摘要: 近日,深度學習三駕馬車之一的 Yann LeCun 教授與斯坦福大學 NLP 掌門人 Christopher Manning 教授共同出席了斯坦福 AI 實驗室所舉辦的 AI 沙龍,一同討論了關於「什麼是我們應該加入到深度學習系統中的先驗知識」的話題。儘管兩位教授對此話題有着不同的觀點,但是專家之間思想的碰撞總能帶給大家很多啓發。

摘要: 生成對抗網絡一直是非常美妙且高效的方法,自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一個生成對抗網絡以來,各種變體和修正版如雨後春筍般出現,它們都有各自的特性和對應的優勢。本文介紹了主流的生成對抗網絡及其對應的 PyTorch 和 Keras 實現代碼,希望對各位讀者在 GAN 上的理解與實現有所幫助。

摘要: 在本文中,作者列出了 2017 年 GitHub 平臺上最爲熱門的知識庫,囊括了數據科學、機器學習、深度學習中的各種項目,希望能對大家學習、使用有所幫助。

摘要: 幾個月前,TensorFlow 發佈了梯度提升方法的調用接口,即 TensorFlow 提升樹(TFBT)。不幸的是,描述該接口的論文並沒有展示任何測試效果和基準的對比結果,所以 Nicolò Valigi 希望能對 TFBT 和 XGBoost 做一個簡要的對比,並分析它們之間的性能差異。我們介紹了該測試與 TFBT 的原論文,且 TF 1.4 及以上的版本也可測試該提升樹模型。

摘要: Google Finance no longer provides data for historical prices or financial statements, so we say goodbye to getSymbols.google() and getFinancials.google(). (#221) They are now defunct as of quantmod 0.4-13.

摘要: Ryan Dahl, the founder of Node.js, shared his thoughts over the year participating in Google Brain Residency Program.

摘要: GBDT和xgboost在競賽和工業界使用都非常頻繁,能有效的應用到分類、回歸、排序問題,雖然使用起來不難,但是要能完整的理解還是有一點麻煩的。本文嘗試一步一步梳理GB、GBDT、xgboost,它們之間有非常緊密的聯繫,GBDT是以決策樹(CART)為基學習器的GB算法,xgboost擴展和改進了GDBT,xgboost算法更快,準確率也相對高一些。

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