AI视野：深入浅出强化学习＋深度学习无人驾驶＋机器学习研究人员需要了解的8种神经网络结构……

No 1. 《深入浅出强化学习：原理入门》

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No 2. “日心模型 vs. 地心模型”

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No 3. “酷炫的LED盒子”

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No 4. “奇妙的多摆”

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No 5. 【MIT课程：深度学习无人驾驶(2018)】

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No 6. “美国NASA刚刚发布了朱诺号拍摄的木星图像，这也是迄今为止分辨率最高、颜色细节最丰富的图像”

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No 7. 【机器学习研究人员需要了解的8种神经网络结构】

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No 8. 【600门免费在线编程/计算机科学课程(1月更新版)】

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No 9. “‘后退一步’的智慧”

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No 10. “莱顿弗罗斯特现象(Leidenfrost Effect)”

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No 11. 【基于随机森林的客户流失动因分析】

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No 12. 【台大陈蕴侬、李宏毅“应用深度学习”课程(国语)】

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No 13. 【概率基本概念解析】

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No 14. 【无人驾驶中的压缩感知】

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No 15. 【好代码无需解释】

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No 16. 【AlphaGo Zero成功背后的三大技巧】

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No 17. 1957: 搬1台“电脑”

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No 18. 【新书：牛津算法音乐手册】

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No 19. 【WaveNet vocoder的开源实现(Keras/PyTorch)】

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No 20. 【Cognata：无人驾驶模拟引擎】

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No 21. 【遗传算法进化】

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No 22. 更新Lecture 12: All kinds of GANs (18/01/08) http://...

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No 23. 《A practical tutorial on autoencoders for nonlinear feature fusion: Taxonomy, models, software and guidelines》

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No 24. 【计算进化史——时间表(1/2)】

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No 25. 【自动bug分派(修复人预测)：基于注意力的深度双向递归神经网络(DBRNN-A)】

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No 26. 【计算机进化史——时间表(2/2)】

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No 27. 《The Case for Learned Index Structures》

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No 28. 【创业初期应避免的五种倾向：风险投资、过速成长、“亲如一家”、以生产博士论文为导向、雇用一批学术研究人员】

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No 29. 【“茶”的传播】

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No 30. 《Soft Actor-Critic: Off-Policy Maximum Entropy Deep Reinforcement Learning with a Stochastic Actor》

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No 31. 【François Chollet专访】

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No 32. 《Clustering of Data with Missing Entries》

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No 33. 《爱可可老师24小时热门分享(2018.1.8)》

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No 34. 《学习机器学习过程中都走过哪些弯路，怎样避免走弯路？ 知乎》

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No 35. 【将在2018年逆势上扬的人类职业：可再生能源技术员、机器训练师、AI工程师、视频游戏直播员、护理人员】

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No 36. 《Nonparametric Stochastic Contextual Bandits》

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No 37. 《Combination of Hyperband and Bayesian Optimization for Hyperparameter Optimization in Deep Learning》

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No 38. 【Facebook Voice Loop解析】

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No 39. 【数据科学家必备四大技能】

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No 40. 【关于“深度学习批判性评价”的深入思考：深度学习面前那堵墙】

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No 41. 《The dynamical structure of political corruption networks》

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No 42. 《Demystifying MMD GANs》

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No 43. 《Multistep Neural Networks for Data-driven Discovery of Nonlinear Dynamical Systems》

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No 44. 《How to estimate the sample mean and standard deviation from the five number summary?》

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No 45. 【“高斯分布”】

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No 46. 《简单有效的多标准中文分词》

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No 47. “深度学习过时了，可微编程才是未来”

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No 48. 《VulDeePecker: A Deep Learning-Based System for Vulnerability Detection》

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No 49. 《AI文摘(2018.1.8)》

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No 50. 【超智AI的谬误与事实】

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