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【ICLR2019】图神经网络“理论在哪里“？希望这篇论文给你答案
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亚马逊首席科学家MXNet作者李沐开讲: 伯克利2019深度学习课程，不可错过
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康奈尔大学 479页《数据科学基础》(附下载)
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2018-12-29
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2018年终盘点：这一年，人工智能在争议中前行
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2018: AI in All的元年
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2018-12-29 10:43:04
MIT&哈佛大学最新综述文章：NLP模型的分析方法
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从想法到实干，2018年13项NLP绝美新研究
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22篇论文！增量学习/终生学习论文资源列表
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【伯克利博士论文】最优化无所不在-凸优化、组合优化与经济学（附256页全文下载）
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2018年机器学习/人工智能最重要的进展是什么？
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AI Challenger2018 冠军代码PPT分享--细粒度情感分析赛道
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【伯克利博士论文】如何让机器人多技能？通过最大熵强化学习(107页pdf)
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清华大学孙茂松课题组:《图神经网络: 方法与应用》综述论文，20页pdf
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元学习究竟是什么？这《基于梯度的元学习》199页伯克利博士论文带你回顾元学习最新发展脉络
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文献综述5步走
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