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Practical_Lessons_from_Predicting_Clicks_on_Ads_at_Facebook.pdf
Hardcover: 688 pages Publisher: McGraw-Hill Osborne Media; 1 edition (October 8, 2009) Language: Eng
moodle:适用于javaGuru Lessons的moodle
论文摘要:现代的深度迁移学习方法主要侧重于从一个任务中学习可转移到其他任务中的一般特征向量,如语言中的单词嵌入和视觉中的预训练卷积特征。然而,这些方法通常传递一元特征,并在很大程度上忽略了更结构化的图
一篇结合CNN与SLAM的论文，使用CNN替换了SLAM中的几个模块，所得数据比纯几何SLAM要好，值得一读，翻译我放在了我博客中，仅供参考。
论文摘要：基于梯度的元学习已被证明具有足够的表现力，可以近似任何学习算法。 尽管先前的此类方法已在元学习任务中取得成功，但它们诉诸于简单的gradientdescentduringmeta测试。 我们
06,LessonsInElectricCircuits,VolumeVI–Experiments.pdf
04,LessonsInElectricCircuits,VolumeIV–Digital.pdf
03,Lessons In Electric Circuits, Volume III –Semiconductors.pdf
05,LessonsInElectricCircuits,VolumeV–Reference.pdf)
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