NLP中各種各樣的編碼器

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構建一個增量推薦系統

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為什麼機器學習項目非常難管理?

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4個步驟成功構建出一個機器學習團隊

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一些NLP的面試問題

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什麼是XLNet中的雙流自注意力

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02.17 什麼是XLNet,它為什麼比BERT效果好?

英語


BERT, ELMo, & GPT-2: 這些上下文相關的表示到底有多上下文化?

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LinkedIn招聘推薦系統中的機器學習的威力

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2020年圖機器學習的最新趨勢

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為什麼我們選擇LambdaMART作為我們的酒店排序模型

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NeurIPS 2019:計算機視覺論文回顧

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如何(以及為什麼需要)創建一個好的驗證集

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如何高效的做機器學習項目

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深入瞭解LDA以及其在推薦系統上的引用

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酒店排名模型中的商業價值度量

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構建生產機器學習系統的一些考慮

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部署基於嵌入的機器學習模型的通用模式

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01.31 把BERT的推斷速度提升17倍

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01.22 Reformer: 高效的Transformer

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Reformer: 高效的Transformer

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01.22 NeurIPS 2019中的Transformers

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NeurIPS 2019中的Transformers

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EMNLP 2019中和BERT相關的一些論文介紹

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01.21 使用Cortex把PyTorch模型部署到生產中

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01.20 AI項目成功的4要素

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做機器學習項目的checklist

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2020年裡5個必須具備的數據科學技能

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01.13 如何構建一個成功的AI PoC(概念驗證項目)

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01.13 不容錯過的12個深度學習面試問題

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01.07 NeurIPS 2019:進入NLP的黃金時代

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Google Brain解釋了為什麼標籤平滑有用以及什麼時候使用它

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12.26 深度學習中的雙下降現象

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6個你必須知道的機器學習的革命性的教訓

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12.25 公共行政領域的7大數據科學應用場景案例

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12.24 一行代碼將Pandas加速4倍

中央處理器 並行計算 Python 英特爾 設計 電腦 Kaggle


一行代碼將Pandas加速4倍

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12.23 Instagram的Explore智能推薦系統

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5個步驟部署你的機器學習模型到生產中

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12.23 5個步驟部署你的機器學習模型到生產中

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速度和性能,我全都要,從頭訓練稀疏網絡:不損失性能的快速訓練

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構建神經網絡的一些實戰經驗和建議

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5個必須瞭解的數據科學麵試問題

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12.15 5個可以讓你的模型在邊緣設備上高效推理的算法

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5個可以讓你的模型在邊緣設備上高效推理的算法

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圖像太大,顯存放不下?來看看跑FCN網絡的高效方法

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12.12 圖像太大,顯存放不下?來看看跑FCN網絡的高效方法

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node2vec: 圖數據的嵌入方法

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8個計算機視覺深度學習中常見的Bug

深度學習 可視化技術 數據結構 軟件


12.08 為什麼機器學習部署起來這麼難?

機器學習 人工智能 技術 算法 Python Java 編程語言 軟件 GPU 設計 Docker


為什麼機器學習部署起來這麼難?

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12.08 ALBERT瞭解一下,新的輕量版BERT,參數小了18倍,性能依舊SOTA

Google 技術 GPU 豐田汽車 英偉達 國創上頭條


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12.05 NLP學習路線圖(思維導圖),非常的全面和清晰

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Res2Net:新的深度學習多尺度結構,提升物體檢測立竿見影

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12.04 Res2Net:新的深度學習多尺度結構,提升物體檢測立竿見影

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Mish:一個新的state of the art的激活函數,ReLU的繼任者

Swish 人工智能 深度學習 美好,一直在身邊 藝術


12.04 Mish:一個新的state of the art的激活函數,ReLU的繼任者

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數據科學家需要知道的5種圖算法

算法 數據庫 Python SQL 2019未來科學大獎 美好,一直在身邊 機器學習 班加羅爾 孟買


12.01 數據科學家需要知道的5種圖算法

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B測試中我們都會犯的十個常見錯誤

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調試神經網絡的checklist,切實可行的步驟

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解析卷積的高速計算中的細節,一步步代碼帶你飛

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兩個讓Transformer網絡變得更簡單,更高效的方法

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如何用CuPy來對Numpy進行700倍加速

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從CVPR2019看計算機視覺的最新趨勢

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BERT中的詞向量指南

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不是我們喜新厭舊,而是RAdam確實是好用,新的優化器RAdam

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在圖數據上做機器學習,應該從哪個切入點開始呢?

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PyTorch的自動求導機制詳細解析,PyTorch的核心魔法

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Bert解析,state of the art的語言模型

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Andrew Ng(吳恩達)關於機器學習職業生涯以及閱讀論文的一些建議

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數據科學專業有被自動化的風險嗎?

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聚類分析:創建,可視化以及可解釋性

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為什麼機器學習模型在生產中會退化?

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圖嵌入概述

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神經網絡中的剪枝

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使用嵌入來構建一個推薦系統

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每個數據科學家都應該知道的5個特徵選取算法

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每個數據科學家都應該知道的6個基本分佈

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如何在圖上進行卷積網絡的深度學習(二)

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如何在圖上進行卷積網絡的深度學習(一)

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每個數據科學家都應該知道的5個採樣算法

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圖神經網絡的介紹(基礎,DeepWalk和GraphSage)

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使用深度學習來實現超分辨率的介紹

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條件隨機場CRF簡介

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如何從一個好的數據科學家成長為優秀的數據科學家

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使用這3個谷歌大腦的數據增強最佳策略訓練你的網絡

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2019年中AI趨勢盤點

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即插即用的注意力機制家族代碼大全

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文字識別中CTC損失的直覺解釋

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使用深度學習來做推薦系統,舉個例子給你看

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10.22 為什麼特徵相關性非常的重要?

算法 技術 Kaggle 不完美媽媽 分娩 可視化技術


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10.22 介紹一下如何用一維卷積來做序列模型,基於Keras的詳細代碼解析

人工智能 Python 文章 機器學習 智能手機 2019科技之光 自然語言處理 CNN iOS


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10.21 手把手教你解決90%的NLP問題

機器學習 算法 自然語言處理 文章 Twitter 服裝 Facebook 電腦 Yelp UGC


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10.21 ICLR 2019最佳論文解析:神經網絡制霸

人工智能 機器學習 文章 讀書 深度學習


ICLR 2019最佳論文解析:神經網絡制霸

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如何在物體檢測代碼中使用ROI Pool和ROI Align(PyTorch 1.0)

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10.19 一個可以進行機器學習特徵選擇的python工具

機器學習 Python 腳本語言 可視化技術 GitHub Kaggle


10.15 優化你的CPU來做深度學習

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10.14 10個Python圖像處理工具,非常全了

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神經網絡嵌入的解釋,非常有用的東西,一看就明白

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10.04 請謹慎使用預訓練的深度學習模型

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你訓練的神經網絡不對頭的37個原因

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訓練神經網絡的祕訣,Andrej Karpathy大神的刷屏之作

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當Attention遇上RNN:動畫圖解如何使用attention構建Transformer

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20個非常好的免費數據源(免費哦!)

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一文讓你看懂轉置卷積(反捲積,分數卷積),非常詳細的圖解描述

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高效使用PyTorch,一套PyTorch的最佳實踐和代碼風格,不可錯過!

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請謹慎使用預訓練的深度學習模型

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