CMU Russ教授《如何融合领域知识到深度学习中》, 38页ppt

【导读】卡内基梅隆大学的Russ Salakhutdinov教授在第十三届年度机器学习研讨会（13th Annual Machine Learning）上完成一场题为"Integrating domain-knowledge into deep learning"的学术报告，详细介绍了各种类型的“知识（knowledge）”在阅读理解、问答、图像生成等领域，RNN、GCN等算法中的相关应用方式。

13th Annual Machine Learning Symposium

第十三届年度机器学习研讨会于2019年3月1日在纽约举行。

这次专题讨论会是纽约科学院机器学习讨论小组正在进行的第十三次专题讨论会，将有应用和理论机器学习等领域科学家的主题演讲，以及一系列关于机器学习前沿的各种主题的研究人员的专题介绍。

机器学习是计算机科学的一个分支，它涉及到数学算法的发展，该算法从特定的数据数据中发现知识，然后以迭代的方式从数据中“学习”，从而进行预测。今天，机器学习有着广泛的应用，包括自然语言处理、搜索引擎优化、医疗诊断和治疗、金融欺诈检测和股票市场分析等。 

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Russ教授演讲中

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Ruslan Salakhutdinov 简介

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Russ 是卡内基梅隆大学计算机科学教授，在统计机器学习领域工作，研究兴趣包括深度学习、概率图形模型和大规模优化等。

Russ教授个人主页：

https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/

Russ教授个人简历：

https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/cv_web.pdf

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如何融合领域知识到深度学习中

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演讲视频观看地址：
https://livestream.com/newyorkacademyofsciences/ml2019-3/videos/188158627

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