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编程语言，算法相关技术专家
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发表了文章 2016-10-15
论文笔记之：UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS
UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ICLR 2016 摘要：近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比，本文旨在链接上这两者之间的缺口。
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发表了文章 2016-10-14
论文笔记之：Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory
Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory Nature 2016 原文链接：http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/pdf/nature20101.pdf 摘要：人工智能神经网络 在感知处理，序列学习，强化学习领域得到了非常大的成功，但是限制于其表示变量和数据结构的能力，长时间存储知识的能力，因为其缺少一个额外的记忆单元。
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发表了文章 2016-10-13
关于 Graph Convolutional Networks 资料收集
关于 Graph Convolutional Networks 资料收集 1. GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS ------ THOMAS KIPF, 30 SEPTEMBER 2016 Link：http://tkipf.
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发表了文章 2016-10-12
(转) 坚持完成这套学习手册，你就可以去 Google 面试了
坚持完成这套学习手册，你就可以去 Google 面试了 系统 指针 value Google 面试 阅读6138 本文为掘金投稿，译文出自：掘金翻译计划 原文地址：Google Interview University 原文作者：John Washam 译者：Aleen，Newton，bobmayuze，Jaeger，sqrthree 友情提醒：文章较长，需耐心阅读。
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发表了文章 2016-10-10
（转）分布式深度学习系统构建 简介 Distributed Deep Learning
HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS DEEP LEARNING FOR ENTERPRISE Distributed Deep ...
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发表了文章 2016-10-09
论文笔记之：Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation
Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google 2016.10.06 官方 Blog 链接：https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html 今天讲的是一个基于 streaming approximation 的大规模分布式半监督学习框架，出自 Google 。
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发表了文章 2016-10-09
(转) Graph-powered Machine Learning at Google
Graph-powered Machine Learning at Google Thursday, October 06, 2016 Posted by Sujith Ravi, Staff Research Scientist, Googl...
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发表了文章 2016-10-08
(转) Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game
Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175e...
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发表了文章 2016-10-06
（转）深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文《深度学习主机攒机小记》，这台GTX1080主机准备好之后，就是配置深度学习环境了，这里选择了比较熟悉Ubuntu系统，不过是最新的16.04版本，另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动，外加CUDA8.0，因为都比较新，所以踩了很多坑。
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发表了文章 2016-10-06
（转）几种范数的解释 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm
几种范数的解释 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm from Rorasa's blog l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm 13/05/2012rorasa ...
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发表了文章 2016-10-05
论文笔记之：A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation
A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation ECCV 2016 摘要：本文提出了一种 CNN cascade （CNN 级联）结构，根据一系列的定位（landmarks or keypoints），得到特定的 pose 信息，进行 语义 part 分割。
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发表了文章 2016-10-03
论文笔记之：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs
Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 摘要：DQN 的两个缺陷，分别是：limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game screen at each decision point.
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发表了文章 2016-10-03
（转）WHY DEEP LEARNING IS SUDDENLY CHANGING YOUR LIFE
Main Menu Fortune.com E-mail Tweet Facebook Linkedin Share icons By Roger Parloff Illustration by Justin Metz SE...
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发表了文章 2016-10-03
论文笔记之：Deep Attention Recurrent Q-Network
Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups 摘要：本文将 DQN 引入了 Attention 机制，使得学习更具有方向性和指导性。
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发表了文章 2016-10-02
论文笔记之：Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要：本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上，将卷积神经网络提出的特征，分为两路走，即：the state ...
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发表了文章 2016-10-01
(转) Deep learning architecture diagrams
FastML Machine learning made easy RSS Home Contents Popular Links Backgrounds About Deep learning architecture diagrams 2016-09-...
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发表了文章 2016-10-01
（转）Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets
Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets Start...
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发表了文章 2016-10-01
（转）Markov Chain Monte Carlo
Nice R Code Punning code better since 2013 RSS Blog Archives Guides Modules About Markov Chain Monte Carlo 10 JUNE 2013 This top...
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发表了文章 2016-10-01
论文笔记之： Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking
Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking ICCV 2015 摘要：跟卢湖川的那个文章一样，本文也是利用深度学习各个 layer 之间提取出来的不同特征进行跟踪。
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发表了文章 2016-09-29
论文笔记之： Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function
Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function CVPR 2016 摘要：跨摄像机的行人再识别仍然是一个具有挑战的问题，特别是摄像机之间没有重叠的观测区域。
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发表了文章 2016-09-29
论文笔记之： Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding
Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要：本文提出一种距离度量的方法，充分的发挥 training batches 的优势，by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要，有点懵逼，不怕，后面会知道这段英文是啥意思的。
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发表了文章 2016-09-28
（转）Nuts and Bolts of Applying Deep Learning
Kevin Zakka's Blog About Nuts and Bolts of Applying Deep Learning Sep 26, 2016 This weekend was very hectic (catching up on courses an...
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发表了文章 2016-09-27
论文笔记之：Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking
Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking ICCV 2015 本文主要考虑的是一个多特征融合的问题．如何有效的进行加权融合，是一个需要解决的问题．本文提出一种新的 data-adaptive...
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发表了文章 2016-09-25
（转）The Road to TensorFlow
Stephen Smith's Blog All things Sage 300… The Road to TensorFlow – Part 7: Finally Some Code leave a comment » Introduction Well afte...
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发表了文章 2016-09-23
（转） TensorFlow深度学习，一篇文章就够了
TensorFlow深度学习，一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到：6 原文出处： 我爱计算机 （@tobe迪豪 ） 作者: 陈迪豪，就职小米科技，深度学习工程师，TensorFlow代码提交者。
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发表了文章 2016-09-22
论文笔记之：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking
gansh Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking 摘要：任意目标的跟踪问题通常是根据一个物体的外观来构建表观模型．虽然也取得了不错的效果，但是他们这些 online-only approach 限制了模型可...
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发表了文章 2016-09-21
关于 Local feature 和 Global feature 的组合
关于 Local feature 和 Global feature 的组合 1.全局上下文建模：
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发表了文章 2016-09-21
（转）一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自：http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记，课程链接是 youtube 上的，讲的很好，浅显易懂，入门首选， 而且在github有代码，想看视频的也可以去他的优酷里的频道找。
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发表了文章 2016-09-21
（转）TensorFlow 入门
TensorFlow 入门 本文转自：http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d－Day 2: 在 Day 1 里，先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念，对它们有了一个大体的印象，用向量去表示研究对象，用神经网络去学习，用 TensorFlow 去训练模型，基本的模型和算法包括 word2vec，softmax，RNN，LSTM，GRU，CNN，大型数据的 seq2seq，还有未来比较火热的研究方向 DMN，还有模型的调优。
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发表了文章 2016-09-13
A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning
A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning by Jason Brownlee on September 9, 2016 in XGBoost 0 0 0 0 G...
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发表了文章 2016-09-13
How to Configure the Gradient Boosting Algorithm
How to Configure the Gradient Boosting Algorithm by Jason Brownlee on September 12, 2016 in XGBoost 0 0 0 0 Gradient boosting is one of t...
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发表了文章 2016-09-11
Teaching Your Computer To Play Super Mario Bros. – A Fork of the Google DeepMind Atari Machine Learning Project
Teaching Your Computer To Play Super Mario Bros. – A Fork of the Google DeepMind Atari Machine Learning Project Posted by ehrenbrav on August 2...
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发表了文章 2016-09-11
Awesome Python
Awesome Python A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources.
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发表了文章 2016-09-10
Latex 编译错误： ! pdfTeX error (ext4): \pdfendlink ended up in different nesting level than \pd fstartlink. 解决方法
最近写 AAAI 的文章，下载了其模板，但是蛋疼的是，总是提示错误，加上参考文献总是出错： 如下： ! pdfTeX error (ext4): \pdfendlink ended up in different nesting level than \pd fstartlink.
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发表了文章 2016-09-09
Attention and Augmented Recurrent Neural Networks
Attention and Augmented Recurrent Neural Networks CHRIS OLAHGoogle Brain SHAN CARTERGoogle Brain Sept.
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发表了文章 2016-09-09
(转) Deep Learning in a Nutshell: Reinforcement Learning
Deep Learning in a Nutshell: Reinforcement Learning Share: Posted on September 8, 2016 by Tim Dettmers No CommentsTagged Deep Learning, De...
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发表了文章 2016-09-09
Doing well in your courses ---- a guide by Andrej Karpathy
Doing well in your courses a guide by Andrej Karpathy Here is some advice I would give to younger students if they wish to do well in their undergraduate courses.
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发表了文章 2016-09-08
(转) A Survival Guide to a PhD
A Survival Guide to a PhD Sep 7, 2016 This guide is patterned after my “Doing well in your courses”, a post I wrote a long time ago on s...
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发表了文章 2016-09-06
(转) An overview of gradient descent optimization algorithms
An overview of gradient descent optimization algorithms Table of contents: Gradient descent variantsChallenges Batch gradient desc...
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发表了文章 2016-09-06
（转） Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts
Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts Share: Posted on November 3, 2015 by Tim Dettmers 7 CommentsTagged cuDNN, Deep Learning, Deep N...
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发表了文章 2016-08-31
（转）基于深度学习的物体检测
本文转自：http://www.cosmosshadow.com/ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2015/12/07/%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A3%80%E6%B5%8B.
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发表了文章 2016-08-30
（转）Attention
本文转自：http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.
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发表了文章 2016-08-30
awesome-very-deep-learning
awesome-very-deep-learning is a curated list for papers and code about implementing and training very deep neural networks.
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发表了文章 2016-08-25
（转）A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks Part 2
Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks Part 2 Intro...
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发表了文章 2016-08-25
（转）The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3)
Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3) ...
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发表了文章 2016-08-25
论文笔记之：Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks
Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks 引言：本文将产生式对抗网络（GAN）拓展到半监督学习，通过强制判别器来输出类别标签。
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发表了文章 2016-08-22
（转）现代C++函数式编程
本文转自：http://geek.csdn.net/news/detail/96636 现代C++函数式编程 C++ 函数式编程 pipeline 开发经验 柯里化 阅读2127 作者简介： 祁宇，武汉烽火云创软件技术有限公司研发中心技术总监，《深入应用C++11》作者，C++开源社区purecpp.org创始人，致力于C++11的应用、研究和推广。
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发表了文章 2016-08-22
Applied Deep Learning Resources
Applied Deep Learning Resources A collection of research articles, blog posts, slides and code snippets about deep learning in applied settings.
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发表了文章 2016-08-22
Awesome Deep Vision
Awesome Deep Vision A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision.
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发表了文章 2016-08-22
awesome-nlp
awesome-nlp A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing Maintainers - Keon Kim, Martin Park Please re...
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2017-12-25
一文读懂 深度强化学习算法 A3C （Actor-Critic Algorithm）
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2017-12-21
18 Issues in Current Deep Reinforcement Learning from ZhiHu
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2017-12-17
（转）ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks
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2017-12-10
深度强化学习之：模仿学习（imitation learning）
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2017-12-08
论文笔记之：Collaborative Deep Reinforcement Learning for Joint Object Search
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2017-11-28
论文笔记之：Heterogeneous Face Attribute Estimation: A Deep Multi-Task Learning Approach
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2017-11-22
到底什么是 ROI Pooling Layer ???
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2017-10-25
论文笔记：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments
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2017-10-18
论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking
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2017-10-16
(zhuan) Attention in Neural Networks and How to Use It
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2017-09-15
论文笔记：Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and High Accuracy Visual Tracking
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2017-08-31
(转) The care and maintenance of your adviser
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2017-08-17
Basic Mathematics You Should Mastered
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2017-08-17
(zhuan) Building Convolutional Neural Networks with Tensorflow
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2017-08-13
Some tutorials and conclusions about deep learning framework ---- 【pytorch】
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2017-08-08
Ubuntu yindaoxiufu 引导修复（Boot Repair)
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2017-08-02
Tutorials on training the Skip-thoughts vectors for features extraction of sentence.
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(zhuan) Variational Autoencoder: Intuition and Implementation
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(zhuan) 资源|TensorFlow初学者必须了解的55个经典案例
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(zhuan) 自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么
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