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DL参考资源

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IBM推出DeepTriage，利用深度学习实现Bug自动分类

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追根溯源！一图看尽深度学习架构谱系

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大数据和网络分析的可扩展算法

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良心GitHub项目：各种机器学习任务的顶级结果（论文）汇总

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随机计算图：在随机结点中执行反向传播的新方法

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神经网络决策过程可视化：AI眼中马云、马化腾、李彦宏谁最有吸引力？

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“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质

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讲解DeepMind论文：AI在复杂环境中学习运动

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十倍模型计算时间仅增20%：OpenAI开源梯度替换插件

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谷歌大脑提出Adversarial Spheres：从简单流形探讨对抗性样本的来源

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LeCun台大演讲

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卷积优化-Cpython(Cuda)施工和分析

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CVPR现场会议合集及CCCV内容跟踪

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马里兰大学论文：训练深度神经网络中的一致性难题

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清华马少平教授：强图灵测试与弱图灵测试

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何去何从：从经典深度学习模型探讨图像识别新方向

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AI小编问世！阿里智能写手核心技术首次公开！

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图像分类、定位、检测，语义分割和实例分割方法梳理

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林倞：Beyond Supervised Deep Learning–后深度学习时代的挑战

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深度学习及AR在移动端打车场景下的应用

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周志华组最新论文提出“溯因学习”，受玛雅文字启发的神经逻辑机

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CMU & Facebook论文解读：非局部神经网络

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详解香港中文大学超大规模分类加速算法

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彩云科技提出结合组合子抽象的神经编程器-解释器，提升通用性和可学习性

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训练AI太辛苦？OpenAI新方法：不如让AI之间互教吧

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纽约大学：参考儿童认知发展，通过简单神经网络学习归纳偏置

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可视化线性修正网络：看Fisher-Rao范数与泛化之间的关系

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深度可逆网络i-RevNet：信息丢弃不是泛化的必要条件

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斯坦福大学论文通过对抗训练实现可保证的分布式鲁棒性

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山世光：从视觉计算近期进展“管窥”AI之ABCDE

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让机器思考与互相理解：DeepMind提出机器心智理论神经网络ToMnet

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腾讯AI Lab现场陈述论文：训练L1稀疏模型的象限性消极下降算法

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美国东北大学提出MoNet，使用紧密池化缓解特征高维问题

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通过扭曲空间来执行数据分类：基于向量场的新型神经网络架构

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OpenAI发布8个仿真机器人环境和HER实现：可用于训练实体机器人模型

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数据驱动设计：从学习特征到学习算法

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DeepMind最新深度学习研究：超参选择利器-引入基于群体的训练

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受AlphaGo启发，AI重建量子系统新方法登上Nature Physics

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极简机器学习，从少量数据中学习精确特征的卷积神经网络

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OpenAI提出HER算法，AI系统学会从错误中学习

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从背景介绍到未来挑战，一文综述移动和无线网络深度学习研究

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为什么深度学习仍未取代传统的计算机视觉技术？

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TensorFlow Lattice：先前知识推动灵活性提升

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何晖光：基于视觉信息编解码的深度学习类脑机制研究

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Vicarious发表Science论文：概率生成模型超越神经网络

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基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践

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如何让机器向“时尚达人”学习？

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可微编程：打开深度学习的黑盒子

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反“换脸”魔高一丈：新方法识别假视频正确率达99%

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RCN仅凭极少样本就成功攻破验证码

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Vicarious发布生成视觉模型:RCN

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深度判别和共享特征学习的图像分类

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模型层面的对偶学习

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瑞士生物识别研究与测试中心主任SebastienMarcel教授：生物特征识别攻击和反攻击技术

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谭铁牛院士：Biometric Data Analysis

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谷歌AI自动重构3D大脑，最高精度绘制神经元

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fine-gained image classification

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利用深度学习消去反光

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XNN：打开了自己黑箱的神经网络

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DeepMind提出对比预测编码，通过预测未来学习高级表征

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2017杭州云栖大会精华PPT

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清华唐杰AMiner团队全球H-index Top 10000学者半世纪迁移图

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谷歌大脑最新研究：高斯过程“超越”随机梯度下降！

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Yann LeCun说是时候放弃概率论了，因果关系才是理解世界的基石

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超越Softmax瓶颈：一种高秩RNN语言模型

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如何使用深度学习去除人物图像背景

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深度学习漂亮的图像软分割一览

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想理解神经算术逻辑单元吗？

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来自研究员的读书笔记：基于数据驱动的三维几何解码器

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Deep Unrolling：深度网络与传统模型之间的桥梁

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如何选出最“美”图片展示给你？携程做了基于深度学习的图像美感评分系统

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PNAS：绘制情绪图谱，人类内心的表情包其实很丰富

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Google Brain与牛津大学主持最新《计算机视觉前沿》报告

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诺基亚首席科学家范力欣：用模糊逻辑实现可解释的深度神经网络

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为卷积模型执行加入循环和远程反馈，更完整地拟合生物视觉

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UC Berkeley新研究：通过深度学习建模注意点采样阵列

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从“局部连接”回到“全连接”的神经网络

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深度学习了40万个表情，一大波AI表情包来了

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机器也能感知时间，AI系统可预测5分钟内的未来！

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何恺明等人最新论文提出非局部神经网络

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戳穿泡沫：对“信息瓶颈”理论的批判性分析

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使用深度学习和树搜索进行从零开始的既快又慢的学习

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计算机视觉这一年

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LeCun哈佛演讲：《机器怎样才能像人和动物一样学习》（135页PPT）

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在CV/NLP/DL领域中，有哪些修改一行代码或者几行代码提升性能的算法？

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有没有一种神经网络结构能同时求得其概率密度函数？

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李白: 你的模型权重很不错, 但可惜下一秒就是我的了