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深度学习
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流形学习，自 2000 年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。可能很多人会问，流形学习有什么用呢？首先流形学习可以作为一种数据降维的方式，第二，流形能够刻画数据的本质。其主要代表方法有等距映射、局部线性嵌入等。那
强化学习通过使用奖励函数对智能体的策略进行优化，深度强化学习则将深度神经网络应用于强化学习算法。近日，为了让工业界能更好地使用前沿强化学习算法，Tensorlayer 强化学习团队发布了专门面向工业界的整套强化学习基线算法库---RLzoo。RLzoo 项
机器之心编辑,参与：思源、王淑婷。这个月谷歌提出的 BERT 受到了很多关注，该研究凭借预训练模型刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。论文作者表示这个月月末会放出代码与预训练模型，但目前还没有发布。因此很多研究者尝试使用中等数据集降低计算力，
选自arXiv，作者：Aran Nayebi等，机器之心编译，参与：李诗萌、路。与当前的机器视觉行为执行仅涉及前馈过程不同，人类及灵长类动物的视觉行为执行包含前馈、反馈和时间预测等多种过程的整合。但灵长类动物的视觉系统还有不能用前馈 CNN 建模的其他解剖
2016 年，Aaron Courville 和 Yoshua Bengio 组织的 MILA 深度学习夏季课程获得了极大的关注。今年，新一届的 MILA 深度学习与强化学习夏季课程开放了 PPT 和教学视频。机器之心摘选了 Bengio、GoodFell
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