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AI小白入门

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【DL】2020 年了，深度学习接下来到底该怎么走？

NLP 服务强化学习监督学习深度学习编程算法

在过去的一年，深度学习技术在各个领域一如既往地取得了不少进展。然而当前深度学习技术（本文中称为深度学习1.0）仍然存在着一些明显的局限，例如在解决有意识任务方面的不足。那么针对这些局限性，在未来的一年，有哪些可能的解决方案？深度学习又会在哪些方面带来有希望的突破？

2020-02-20

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【综述】八千字长文解读迁移学习在强化学习中的最新进展

迁移学习强化学习机器学习神经网络深度学习

机器学习技术在许多领域取得了重大成功，但是，许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时，大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中，重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的，在这种情况下，我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning)，避免高代价的数据标注工作。

2019-10-23

5150

【综述】一篇适合新手的深度学习综述

NLP 服务机器学习强化学习监督学习

来源：机器之心作者：Matiur Rahman Minar、Jibon Naher

2019-10-23

5570

Macheine Learning Yearning学习笔记(八)

编程算法强化学习机器学习神经网络深度学习

如果你正在构建一个语音识别系统。系统通过输入一个音频剪辑A，并对每个可能的输出语句S计算某个Score_A(S)来工作。例如，给定输入音频A，你可能尝试去估计Score_A(S) = P(S|A)，即正确输出转录语句是S的概率。

2019-07-23

3810

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