来自中国科学技术大学 计算机与科学与技术学院 周正阳关于《如何做研究》的心得

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来自Google研究科学家Mathieu Blondel的《梯度下降》教程,

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Google 研究科学家Mathieu Blondel在PSL大学的“机器学习的对偶性”课程材料。主题包括共轭函数,平滑技术,Fenchel对偶性,Fenchel-Young损失和块对偶坐标上升算法。

http://mblondel.org/teaching/duality-2020.pdf

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【导读】来自加州大学圣地亚哥分校《计算机视觉中的领域自适应》中生成式对抗网络GAN介绍

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【导读】慕尼黑大学开设的《高级深度学习》技术课程,重点介绍计算机视觉的前沿深度学习技术。最新一期介绍了《生成式对抗网络》进展,讲述了GAN的知识体系,值得关注。

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报告主题: Neural Architecture Search and Beyond

报告简介:

神经网络结构搜索(NAS)是一种自动化设计人工神经网络的技术。由于NAS能设计出与手工设计神经网络结构相当甚至优于手工设计结构的网络,而成为近两年深度学习社区的研究热点。来自Google的科学家Barret Zoph,ICCV2019上做了《Neural Architecture Search and Beyond》的报告,讲述了Google在NAS方面的最新研究进展。

嘉宾介绍:

Barret Zoph目前是谷歌大脑团队的高级研究科学家。之前,在信息科学研究所与Kevin Knight教授和Daniel Marcu教授一起研究与神经网络机器翻译相关的课题。

下载链接: https://neuralarchitects.org/slides/zoph-slides.pdf

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