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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来自深度学习数学夏季学校2020的第一节课:深度学习即统计学习,介绍了深度学习与统计学习一系列的关系知识点。

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如何写好一篇论文?最近CVPR2020的Workshop的举办了“How to write a good review?”,重点讲解。MIT计算机大牛Bill Freeman教授关于国际会议如何组织、筛选paper以及写好一篇顶级会议论文的PPT。文中还列举了关于论文写作的若干实用资源。Freeman教授表示一篇高质量论文是要经过多次修改才能写成的,重点在于开始。所以现在就动笔撰写你的paper吧!

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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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