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当前NLP迁移学习中的一些问题
2019-12-11
node2vec: 图数据的嵌入方法
2019-12-10
ALBERT了解一下，新的轻量版BERT，参数小了18倍，性能依旧SOTA
2019-12-08
Mish：一个新的state of the art的激活函数，ReLU的继任者
2019-12-04
基于深度学习的文本数据特征提取方法之Glove和FastText
2019-12-03
两个让Transformer网络变得更简单，更高效的方法
2019-11-20
从CVPR2019看计算机视觉的最新趋势
2019-11-19
BERT中的词向量指南
2019-11-19
不是我们喜新厌旧，而是RAdam确实是好用，新的优化器RAdam
2019-11-18
类别变量的深度嵌入，对于类别变量，除了做one-hot，还能这么干
2019-11-18
PyTorch的自动求导机制详细解析，PyTorch的核心魔法
2019-11-15
Bert解析，state of the art的语言模型
2019-11-14
TensorFlow模型优化工具：float16量化，模型轻轻松松减少一半
2019-11-14
Andrew Ng(吴恩达)关于机器学习职业生涯以及阅读论文的一些建议
2019-11-13
数据科学专业有被自动化的风险吗？
2019-11-13
聚类分析：创建，可视化以及可解释性
2019-11-12
为什么机器学习模型在生产中会退化？
2019-11-10
图嵌入概述
2019-11-10
神经网络中的剪枝
2019-11-09
数据科学的基础：A/B测试
2019-11-06
如何在图上进行卷积网络的深度学习（二）
2019-11-05
训练生成对抗网络的一些技巧和陷阱
2019-11-03
图神经网络的介绍（基础，DeepWalk和GraphSage）
2019-11-02
使用深度学习来实现超分辨率的介绍
2019-11-02
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