医学图像配准中的深度学习综述论文解读
算法股票交易已经成为当今金融市场的一种主要交易方式,大多数交易现在已经完全自动化。深度强化学习(DRL)代理被证明是一种力量,在许多复杂的游戏,如国际象棋和围棋不可忽视。将股票市场的历史价格序列和走势
近年来,随着深度学习技术的发展,自然语言处理(NLP)得到了很大的发展。在机器翻译领域,出现了一种新的方法——神经机器翻译(NMT),引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,在过去的几年里提出的大量的研
可解释机器学习书籍
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
图神经网络(GNNs)广泛应用于分析图结构数据。大多数GNN方法对图结构的质量非常敏感,通常需要一个完美的图结构来学习信息嵌入。然而,图中噪声的普遍性需要学习鲁棒表示以解决真实世界问题。为了提高GNN
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
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!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
机器学习中半监督机器学习的综述,半监督,有监督,无监督
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
