2018年10篇最值得阅读的深度学习文章

    推荐一些个人认为比较好的机器学习相关的文章，分享给大家，互相学习，同时也希望对大家学习、工作有益。

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优质课程推荐：

    A）初学者：Python for Data Science和机器学习Bootcamp

    B）人工智能：Python中的强化学习

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    可解释的Building Block：       

     https://distill.pub/2018/building-blocks/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 2

    World Models：在强化学习中，Agent是否可以从自己的dreams中学习呢？

    https://worldmodels.github.io/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 3

    如何基于Python，使用Deep Learning及时实现iPhone X的FaceID。

    https://towardsdatascience.com/how-i-implemented-iphone-xs-faceid-using-deep-learning-in-python-d5dbaa128e1d

Rank 4

    TensorFlow中的Triplet Loss和Online Triplet的挖掘。

    https://omoindrot.github.io/triplet-loss?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 5

    通过删除神经元来了解深度学习的学习机制。由Deep Mind提供

    https://deepmind.com/blog/understanding-deep-learning-through-neuron-deletion/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 6

    设计上的透明度：在视觉推理中缩小性能和可解释性之间的差距。

    https://arxiv.org/abs/1803.05268v1?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 7

    Netfix的数据科学和娱乐艺术的产生。

https://medium.com/netflix-techblog/studio-production-data-science-646ee2cc21a1

Rank 8

    爬行动物（Reptile）：一种可扩展的元学习算法。

    https://blog.openai.com/reptile/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 9

    简单地解释：AI程序如何精通古老的Go游戏。

    https://medium.freecodecamp.org/explained-simply-how-an-ai-program-mastered-the-ancient-game-of-go-62b8940a9080?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 10

    基于R的情感分析。       

    https://www.datacamp.com/community/tutorials/sentiment-analysis-R?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

其他福利：

    Andrew Ng的深度学习课程Note：        

    https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng

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