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项目地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构： NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别、多说话人语音处理、机器翻译、 阅读全文
posted @ 2018-11-13 23:07
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基于模型的强化学习方法数据效率高，前景可观。本文提出了一种基于模型的元策略强化学习方法，实践证明，该方法比以前基于模型的方法更能够应对模型缺陷，还能取得与无模型方法相近的性能。 引言 强化学习领域近期取得的很多成就都是通过无模型强化学习算法 [1,2,3] 实现的。无模型（MF）算法倾向于实现最佳性 阅读全文
posted @ 2018-11-13 23:03
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编者注：《吃豆人》是一款由南梦宫公司制作的街机游戏，游戏最初于1980年5月22日在日本发行。本游戏由南梦宫公司的岩谷彻设计，游戏于1980年10月由Midway Games公司在美国发行。 星际争霸是由暴雪娱乐有限公司制作发行的一系列战争题材科幻游戏。游戏系列主要由Chris Metzen与Jam 阅读全文
posted @ 2018-11-13 14:18
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英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”，一边经历股价跳水20多美元，到今天发稿时间也没恢复过来。无数同学在后台问文摘菌，要不要抄一波底嘞？ 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺 阅读全文
posted @ 2018-11-13 14:13
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1. 前言 迁移学习（Transfer Learning,TL）对于人类来说，就是掌握举一反三的学习能力。比如我们学会骑自行车后，学骑摩托车就很简单了；在学会打羽毛球之后，再学打网球也就没那么难了。对于计算机而言，所谓迁移学习，就是能让现有的模型算法稍加调整即可应用于一个新的领域和功能的一项技术。 阅读全文
posted @ 2018-11-13 14:11
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什么是强化学习？ 强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecision Process,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间A，若某个动作a∈A作用在当前状态s上，则潜在的转移函数P将使得环境从当前状 阅读全文
posted @ 2018-11-13 13:53
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一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析。维基百科中定义如下，金融学中，技术分析是通过对过去市场数据（主要是价格和成交量）的研究预测价格方向的证券分析方法。 下面，我们着重对事后验证过去市场数据的研究，而不是过多低关注对未来股价变动的预测。我们选取的研究目标是 阅读全文
posted @ 2018-11-13 13:52
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《基于 MT-SVM 模型的市场预测》 • 由于 A 股市场并非完全有效以及市场具有的分形特征和记忆性，从理论上来说对股票市场一段时间内的市场趋势所发生的概率进行预测成为可能。 • 我们构建了 MT-SVM 预测模型来对市场涨跌方向进行预测。 预测模型的参数主要用到宏观经济变量、 技术指标变量以及市 阅读全文
posted @ 2018-11-13 13:51
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前言 深度学习技术在交易中的研究 深度学习最近受到了很多关注，特别是在图像分类和语音识别领域。然而，它的应用似乎并没有广泛应用到交易当中。这项调查涵盖了到目前为止作者(Greg Harris)发现相关的系统交易。（点击阅读原文获取原文PDF） 一些名词： DBN = Deep BeliefNetwo 阅读全文
posted @ 2018-11-13 13:50
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有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。从今日起，量化投资与机器学习公众号将推出一个系列【机器学习该如何应用到】。 一、什么是机器学习 机械的定义避开不谈，回答也不追求全面 阅读全文
posted @ 2018-11-13 13:45
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今年8月，Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”。在此，我们为大家分享David Silver的论文《不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战》。本篇论文主要以扑克进行实验，探讨深度强化学习与普通强化学习相比的优势。研究此类游戏不只是可以让程序打赢人类 阅读全文
posted @ 2018-11-13 10:32
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作者：李航 字节跳动 AI Lab 原华为诺亚方舟实验室主任、现已加入字节跳动 AI Lab的李航教授近日发表博客，对自然语言对话领域的现状和最新进展进行总结，并展望了未来的走向。本文内容朴实，既重视整体格局和跨领域思维，又能着眼于现实条件，富有启发性。 1. 引言 语音助手、智能客服、智能音箱、聊 阅读全文
posted @ 2018-11-13 09:33
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本文介绍了领英利用深度表征学习模型来提升人才搜索和推荐系统。 领英征才解决方案（LinkedIn Talent Solutions，LTS）业务为领英贡献了大约 65% 的年收入，该业务方便职位提供者接触潜在应聘者，也方便求职者找到合适的工作机会。领英求职生态系统的设计方向是使其成为连接职位提供者和 阅读全文
posted @ 2018-11-13 01:16
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. 过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中，公开算法代码的仅占 6%，其中三分之一的论文作者分享了测试数据，约 54% 的分享包含“伪代码”。这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告。 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学 阅读全文
posted @ 2018-11-13 00:41
Alan_Fire
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posted @ 2018-11-13 00:28
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