2020上半年收集到的优质AI文章 – 机器学习和深度学习方向

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一文读懂机器学习

机器学习应补充哪些数学基础？

简单梳理一下机器学习可解释性（Interpretability）

什么是CNN？机器学习入门贴，Facebook员工打造，47k访问量

如何提高模型性能？这几个方法值得尝试 | CSDN 博文精选

机器学习模型的超参数优化

机器学习的中流砥柱：用于模型构建的基础架构工具有哪些？

机器学习“七宗罪”：影响可信度的七个常见错误

吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）

机器学习性能优化全解

15个最流行的GitHub机器学习项目

为什么机器学习项目非常难管理？

机器学习项目模板：ML项目的6个基本步骤

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这应该是全网最好的「机器学习」科普文

一文看懂 AI 训练集、验证集、测试集（附：分割方法+交叉验证）

机器学习模型太大难部署？这里有 3 个解决方案

4个步骤成功构建出一个机器学习团队

自动机器学习：团队如何在自动学习项目中一起工作？

 

一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）

深度学习概述：NLP vs CNN

沈向洋：从深度学习到深度理解

深度学习之父Hinton：下一代神经网络

CNN、RNN、GAN都是什么？终于有人讲明白了

陶大程院士：深度学习“泛化”理论的回顾与前沿

深度学习框架大PK：TNN决战MNN，ncnn依旧经典

从LeNet到EfficientNet：CNN的演变和特点总结

一文读懂深度学习中的各种卷积

中国科学院徐俊刚：自动深度学习解读

深度学习加速：算法、编译器、体系结构与硬件设计

深度学习基础(基本概念、优化算法、初始化、正则化等)

走进深度学习：一文带你深入了解Deep Learning算法

深度学习的昨天、今天和明天

深度学习模型那么多，科学研究选哪个？

AI 四巨头 Google、DeepMind、Microsoft、Uber 深度学习框架大比拼

LSTM之父发文：2010-2020，我眼中的深度学习十年简史

深度学习简明教程

深度学习必懂的13种概率分布

CNN网络结构的发展：从LeNet到EfficientNet

 

火爆的图机器学习，2020年将有哪些研究趋势？

图深度学习：成功，挑战以及后面的路

11种主要神经网络结构图解

中科院计算所沈华伟：图神经网络表达能力的回顾和前沿

万字长文带你入门 GCN

大热下的 GNN 研究面临哪些“天花板”？未来的重点研究方向又在哪？

北邮教授石川：图神经网络需要解决的几个关键问题

「十项全能」图神经网络能干嘛?

 

Multi task learning多任务学习背景简介

Google 多任务学习框架 MMoE

多任务学习-Multitask Learning概述

 

MobileNetV1/V2/V3简述 | 轻量级网络

少标签数据学习，54页ppt

 

了解GAN背后的设计，训练，损失函数和算法

历时 6 年发展，GAN 领域当下最热门的“弄潮儿”都有哪些？

史上最全GAN综述2020版：算法、理论及应用

 

中国联邦学习「五大流派」

联邦学习最新研究趋势

联邦学习

联邦学习：AI大规模落地又一革命性突破

 

 

 

注：自2020-1 至 2020-7

  

2020-8-3 整理与苏州市。