《Deep Learning and the Artificial Inteligence Revolution》电子版地址

简介: Deep Learning and the Artificial Inteligence Revolution

《Deep Learning and the Artificial Inteligence Revolution》Deep Learning and the Artificial Inteligence Revolution

电子书:

屏幕快照 2022-06-17 上午9.58.35.png

                
            </div>
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习 算法 API
论文笔记之:Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind   Abstract    主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值。
1981 0
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
Deep learning
三巨头从机器学习谈起,指出传统机器学习的不足,总览深度学习理论、模型,给出了深度学习的发展历史,以及DL中最重要的算法和理论。
114 0
《Understanding,generalisation,and transfer learning in deep neural networks》电子版地址
Understanding,generalisation,and transfer learning in deep neural networks
63 0
《Understanding,generalisation,and transfer learning in deep neural networks》电子版地址
《Graph Neural Networks- Combing Deep Learning & Symbolic Reasoning》电子版地址
Graph Neural Networks- Combing Deep Learning & Symbolic Reasoning
68 0
《Graph Neural Networks- Combing Deep Learning & Symbolic Reasoning》电子版地址
《Learning Disentangled Representations for Recommendation原文》电子版地址
Learning Disentangled Representations for Recommendation原文
57 0
《Learning Disentangled Representations for Recommendation原文》电子版地址
《Learning Disentangled Representations for Recommendation解读电子书》电子版地址
Learning Disentangled Representations for Recommendation解读电子书
58 0
《Learning Disentangled Representations for Recommendation解读电子书》电子版地址
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 算法
【推荐系统论文精读系列】(十)--Wide&Deep Learning for Recommender Systems
具有非线性特征转化能力的广义线性模型被广泛用于大规模的分类和回归问题,对于那些输入数据是极度稀疏的情况下。通过使用交叉积获得的记忆交互特征是有效的而且具有可解释性,然后这种的泛化能力需要更多的特征工程努力。在进行少量的特征工程的情况下,深度神经网络可以泛化更多隐式的特征组合,通过从Sparse特征中学得低维的Embedding向量。可是,深度神经网络有个问题就是由于网络过深,会导致过度泛化数据。
140 0
【推荐系统论文精读系列】(十)--Wide&Deep Learning for Recommender Systems
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 自动驾驶
学习笔记 | Deep learning-吴恩达
学习笔记 | Deep learning-吴恩达
学习笔记 | Deep learning-吴恩达