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深度学习理论类
机器学习教程
会议/论文
框架/代码/实践
深度学习理论类
新型RNN：将层内神经元相互独立以提高长程记忆 | CVPR 2018论文解读
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基于GAN的字体风格迁移 | CVPR 2018论文解读
一文读懂深度学习模型近年来重要进展（附梳理图）
学习如何学习的算法：简述元学习研究方向现状
【教程】可视化CapsNet，详解Hinton等人提出的胶囊概念与原理
变分自编码器VAE：这样做为什么能成？
深度学习DenseNet算法详解
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一文简述ResNet及其多种变体
深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
深度学习在CTR预估中的应用 | CTR深度模型大盘点
CNN可视化最新研究方法进展（附结构、算法）
BP神经网络算法推导及代码实现笔记
【一个神经元统治一切】ResNet 强大的理论证明
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模型不收敛，训练速度慢，如何才能改善 GAN 的性能？
深度概率生成模型—156页普林斯顿教程带你回顾深度生成模型最新发展脉络
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新手必看：生成对抗网络的初学者入门指导
WGAN-div：默默无闻的WGAN填坑者 | 附开源代码
Meta-Learning 元学习：学会快速学习
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机器学习教程
AlphaGo的制胜秘诀：蒙特卡洛树搜索初学者指南
20 道面试题助你拿下微软 AI offer
kaggle出品的机器学习、python、数据科学课程
Ian Goodfellow发推讲2个机器学习黑魔法，教你如何推导公式
机器学习中，有哪些特征选择的工程方法？
如何选择损失函数
斯坦福大学Fall 2018课程-机器学习硬件加速器( 附PPT下载)
UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合
通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost
XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）
用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型
机器学习模型该如何选择和评估？希望这个小册子能帮到你！
会议/论文
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框架/代码/实践
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