环境搭建 ubuntu14.04+anaconda2+python2.7 首先在conda中新建一个环境： conda create –name pytorch_learn python=2.7 进入该环境：…
标签：深度学习
Convolution by Evolution——Differentiable Pattern Producing Networks
Chrisantha Fernando, Dylan Banarse, Malcolm Reynolds, Frederic Besse, David Pfau, Max Jaderberg, Marc Lanctot,…
ICML 2016 强化学习相关论文
Neil Zhu，简书ID Not_GOD，University AI 创始人 & Chief Scientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施 UAI 中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智…
Operators in MXNet
Operators in MXNet MXNet 中的 operator 是一个既包含了实际的计算也包含了一些附加信息的 class, 这些附加信息可以帮助我们的系统来实现原地更新和自动微分等优化. 在在继续这篇文档之前…
LSTM in TensorFlow
LSTM 参数解析： init_scale – the initial scale of the weights learning_rate – the initial value of the …
使用 Ray 用 15 行 Python 代码实现一个参数服务器
使用 Ray 用 15 行 Python 代码实现一个参数服务器 参数服务器是很多机器学习应用的核心部分。其核心作用是存放机器学习模型的参数（如，神经网络的权重）和提供服务将参数传给客户端（客户端通常是处理数据和计算参数…
产生式模型中概率分布的距离度量
全文下载地址：https://danilorezende.com/wp-content/uploads/2018/07/divergences.pdf 原题名：Short Notes on Divergence Meas…
学习资料参考：从深度学习到自然语言处理
学习资料参考：从深度学习到自然语言处理 </br> 注意：本文已经更新，新版结合深度学习简介和发展历程，给出了更详尽的学习资料参考。新版链接：深度学习简介与学习资料参考 本文主要介绍一些与神经网络和自然语言处…
【DL-CV】数据预处理&权重初始化
【DL-CV】卷积神经网路<前篇—后篇>【DL-CV】批量归一化（BN算法） 数据预处理 在网络训练时，我们通常会对原始数据进行预处理再喂给网络进行训练，而不是直接把原始数据喂给网络。这样能减少训…
Neural Discrete Representation Learning
Learning useful representations without supervision remains a key challenge in machine learning. In this paper…
Multi-View Image Generation from a Single-View
从单一角度生成多个角度的图片 摘要：这篇论文处理了一个具有挑战的问题——如何仅从单个视角的输入来产生多个视角衣着图片。为了由输入生成具有真实感的不同视角的图片，我们提出了一个新的图片生成模型被称为VariGANs，它结合…
深度学习的应用总结（翻译）
原文地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Intelligent_personal_assistant 当首次介绍深度学习时，我们认为它是一个要比机器学习更好的分类器。或者，我们亦理解成大脑神…
