2017年7月21日精彩内容推荐（最最最入门级别的机器学习图书、AI背后的数学原理之RNN等）

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1.最最最入门级别的机器学习图书：Model Based Machine Learning（PRML大神、微软剑桥研究院院长Chris Bishop与John Winn的机器学习新书）

http://mbmlbook.com/index.html

@王威廉

2.【AI背后的数学原理之RNN】《Recurrent Neural Networks - The Math of Intelligence (Week 5) - YouTube》by Siraj Raval

https://www.youtube.com/watch?v=BwmddtPFWtA

GitHub:https://github.com/llSourcell/recurrent_neural_network

@爱可可-爱生活

3.Intel发布神经计算棒，插上「U盘」就能用的独立AI加速器

https://www.leiphone.com/news/201707/bmpUyGtaodmdVrn6.html

By 雷锋网

4.The future of deep learning】 keras博文：深度学习的未来。 

https://blog.keras.io/the-future-of-deep-learning.html

@网路冷眼

5.本实验室#EMNLP 2017#最新论文DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning可以下载了。我们提出了一种用深度强化学习在知识图谱上进行学习和推理的新方法，可以有效地学习推理路径，比传统方法PRA和TransE等有不少提高。论文：

https://www.cs.ucsb.edu/~william/papers/DeepPath.pdf

开源代码与NELL-995数据集：

https://github.com/xwhan/DeepPath

@王威廉

（PS：点击阅读原文直接打开链接，查看更多精彩内容）

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