关于深度学习的综述与讨论_胡越

深度神经网络在拥有大量数据集和足够的计算资源的情况下能够取得巨大的成功。然而,他们快速学习新概念的能力相当有限。元学习是解决这一问题的一种方法,通过使网络学会如何学习。令人兴奋的深度元学习领域正在高速

序列标记是一个基础性研究问题,涉及词性标记、命名实体识别、文本分块等多种任务。尽管在许多下游应用(如信息检索、问题回答和知识图谱嵌入)中普遍和有效,传统的序列标记方法严重依赖于手工制作或特定语言的特征

在这个综述中,我们讨论了六种不同类型的方法(剪枝、量化、知识蒸馏、参数共享、张量分解和基于线性变压器的方法)来压缩这些模型,使它们能够在实际的工业NLP项目中部署。

深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法,因其缓解了传统训练算法的局部最小性,引起机器学习领域的广泛关注。首先论述了深度学习兴起渊源,分析了算法的优越性,并介绍了主流学习算法及应用现状,最后总结了当前

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种，深度学习采用了神经网络的分层结构，

深度强化学习综述（刘全等）深度强化学习综述：兼论计算机围棋的发展

目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络

DeepLearning深度学习综述，业内三大牛，英文高清原版

多模态表示学习旨在缩小不同模态之间的异质性差距，在利用普遍存在的多模态数据方面起着不可或缺的作用。基于深度学习的多模态表示学习由于具有强大的多层次抽象表示能力，近年来受到了广泛的关注。

想要了解深度学习以及卷积神经网络的人群,学完会有个质的飞跃