《异构网络表示学习》综述论文

非常全面的国外综述论文，对深度学习各个反向理论有一个全面的介绍！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

辞九迎零，我们迎来2020，到下一个十年。在2019年机器学习领域继续快速发展，元学习、迁移学习、小样本学习、深度学习理论等取得很多进展。在此，专知小编整理这一年这些研究热点主题的综述进展，共十篇，了

最新的技术进步提高了交通运输的质量。新的数据驱动方法为所有基于控制的系统(如交通、机器人、物联网和电力系统)带来了新的研究方向。

在这篇综述中,我们专注于解决这个核心问题,提供许多广泛使用的深度学习模型的概述,包括视觉、序列和图结构化数据,相关任务和不同的训练方法,随着技术使用较少的数据深度学习和更好的理解这些复杂的模型——两个

人脸识别是计算机视觉领域中最基本、最长期存在的研究课题之一。随着深度卷积神经网络和大规模数据集的发展,深度人脸识别取得了显著的进展,并在实际应用中得到了广泛的应用。以自然图像或视频帧作为输入,端到端深

注意力模型已经成为神经网络中的一个重要概念,在不同的应用领域得到了广泛的研究。本综述提供了一个关于注意力建模的结构化的和全面的概述。

文本生成的目标是让机器用人类语言表达。它是自然语言处理(NLP)中最重要也是最具挑战性的任务之一。自2014年以来,各种由Seq2Seq首创的神经编解码器模型被提出,通过学习将输入文本映射到输出文本来

作为人工智能的一个领域,机器推理(MR)主要使用符号手段来形式化和模拟抽象推理。早期MR的研究已经开始对可解释的人工智能(XAI)进行调查,这可以说是当今人工智能界最关心的问题之一。

经过小小加工的人工智能选修论文，希望对大家有用

自己写的关于分布式数据库的总结，这是我们学期末的报告论文。里面具体内容包括分布式数据库的基本介绍，框架结构、查询和存储优化、事务管理和并发等等。