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四篇论文选题
本期文献日读选取的4篇paper,被广泛运用在各种模型、领域之中,是每一位深度学习从业者和入门深度学习者必读的文章。毫不夸张的说,本期的四篇论文已经深刻的影响了学界及工业界。
有趣的是,文章中并没有太多艰深难懂的数学公式和理论概念,作者们力图以一种直观、直觉的方式去呈现深度神经网络的不同方面。
人工智能学科关系图
阅读指导+术语名解
为了提升大家的阅读能力,每一篇论文都为大家准备了核心内容翻译、论文框架和关键术语名词解释,帮助你理解论文的核心内容,以及其在学术界上的影响力。
话题讨论和论文解析
▌零基础入门广阔的人工智能&深度学习领域
▌培养快速高效阅读文献的方法和硬核科研思维
哈佛大学博士
研究方向:人工智能
哈佛大学人工智能专业博士生在读,主要研究领域为高效深度学习,机器学习与计算机系统结构。曾担任南洋理工大学和加州大学圣地亚哥分校机器学习方面的研究助理。拥有非常丰富的科研项目经验和学术写作经验,已经在棕榈学院开设多门课程等。
课程形式
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