2017年6月历史文章汇总

2017年1月历史文章汇总

2017年2月历史文章汇总

2017年3月历史文章汇总

2017年4月历史文章汇总

2017年5月历史文章汇总

2017年6月1日

【推荐】特征降维算法：优势与不足

【论文】CVPR 2017论文：视觉跟踪技术，基于深度强化学习的行动决策网络(附代码和数据)

【干货】深度学习在推荐领域的应用

【讲座】深度卷积神经网络结构设计：从更深到更宽

2017年6月2日

【推荐】机器学习综述、教程和书籍的阅读清单

【干货】清华大学在读博士石佳欣：珠算，一个贝叶斯深度学习库

【学习】迁移学习与深度学习预训练模型应用

【课程】Think AI：百度技术学院深度学习实战最新课程上线

2017年6月3日

【推荐】七招处理非均衡数据

【干货】从存储、实时、安全的角度谈如何建立完整可用的企业大数据平台

【论文】SIGGRAPH 2017论文：基于图像的线艺重建（附代码和数据）

【报名】互联网大数据助力金融风控

2017年6月4日

【推荐】亚马逊AI博客：用机器学习自动调优数据库管理系统（DBMS）

【学习】基于图卷积网络的图深度学习

【学习】金融Python：算法交易

【学习】从选题到实验：合理规划科研流程

2017年6月5日

【推荐】上帝的巴别塔在崩塌？阿里翻译一年2500亿次调用，节省25亿美元

【学习】像人脑一样理解周围世界：脑启发的深度学习模型及其应用

【学习】用数学和神经科学为深度学习奠定基础

【报名】微软亚洲研究院主管研究员刘洋：智能几何建模与处理

2017年6月6日

【推荐】港理工在读博士李嫣然深入浅出GAN之应用篇（附160页PPT及视频）

【学习】从贝叶斯概率角度看深度学习

【论文】BundleFusion：实时全局一致的3D重建，使用动态表面重新整合技术(附代码)

【讲座】蒙特利尔大学助理教授唐建博士深度学习讲座“An Introduction to Deep Learning”

2017年6月7日

【推荐】机器学习：基于层次的聚类算法

【学习】以数据的名义——浅谈三维几何的处理与分析（上）

【学习】以数据的名义——浅谈三维几何的处理与分析（下）

【学习】词向量直觉理解

2017年6月8日

【推荐】(Keras)Faster R-CNN目标计数

【推荐】小米云深度学习平台的架构设计与实现

【学习】携程实时用户数据采集与分析系统

【学习】从洪荒到智能——数据驱动的材质属性建模发展历程

2017年6月9日

【推荐】PyTorch中文文档

【学习】可变形卷积网络：计算机新“视”界

【干货】港科大助理教授沈劭劼：基于单目视觉与惯导整合的定位与建图

【活动】微软亚洲研究院创研论坛 CVPR 2017 论文分享会

2017年6月10日

【推荐】一文了解强化学习

【学习】清华“高级机器学习”课程作业集锦 (2016-2017)

【学习】关于用户画像产品构建和应用的几点经验

【报名】微软亚洲研究院董悦：利用自增强学习训练神经网络生成材质纹理

2017年6月11日

【推荐】机器学习调优实战

【学习】特征选择的现实意义

【论文】Decentralized Collaborative Learning of Personalized Models

【报名】图森未来CTO侯晓迪：自动驾驶中我们需要什么样的评测数据集？

2017年6月14日

【推荐】深度卷积神经网络图像分类综述

【学习】一个基于pytorch的图像分类框架

【学习】机器学习初学者教程：贝叶斯方法

【报名】MSRA袁路：深度学习如何让图片和视频在不同的艺术风格间自如切换？