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就业市场上，机器学习工程师总是受到质疑，人们不相信他们数学功底深厚。事实上，所有机器学习算法的本质都是数学问题，无论是支持向量机、主成分分析还是神经网络最终都归结为对偶优化、谱分解筛选和连续非线性函数组合等数学问题。只有彻底理解数学，才能正真掌握这些机器学
你想学机器学习吗？这里有一个入门贴适合你。什么神经网络、随机森林、计算机视觉通通一网打尽。这个Facebook软件工程师做了一个入门贴。专为基础为零的初学者打造。有基础的同学，也可以来看看加深一下理解。我们就以神经网络为例先来一睹为快吧！“神经网络”一词很
本周 7 Papers 重点推荐三篇综述论文，包括机器学习测试综述、图数据表征学习方法最新进展综述以及机器阅读理解综述。这些 survey 论文能够很好的帮助我们全面了解特定技术主题。本文全面总结了各类测试方法和应用场景，有助于读者从模型之外的视角审视机器
BERT 是当前最佳的自然语言处理模型之一，也因此极其复杂。Google AI 的 People + AI Research团队近日发布的论文《Visualizing and Measuring the Geometry of BERT》提出了一种可视化和
DeepMind 最近的一项研究将符号人工智能和深度学习结合起来，提出了一种新型端到端神经网络架构 PrediNet。符号主义和连接主义是人工智能领域中的两大流派。连接主义 ，又称为仿生学派 或生理学派 ，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习
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