以下所有的論文都是免費的，涵蓋了從超梯度到CNN的產量響應建模等一系列主題。每位專家還附上了論文被選中的原因以及簡短的個人簡歷。

最近美國大選終於落下了帷幕，作者使用Scattertext來探究1960年至2020年總統競選辯論中的主題特徵。通過每一位候選人的辯論，我們可以看到一個選舉周期中政黨意識形態的縮影。

本文聚焦於強化學習在現實生活中的實際應用：無人駕駛 、工業自動化 、金融貿易 、自然語言處理NLP 、醫療保健 、工程 、新聞推薦、遊戲、實時競價和機器人控制。

Twitter的圖學習研究負責人的部落格，本文比較了有關潛圖學習的最新工作與較早的流形學習技術。

如果你想更快地學習任何東西，請嘗試埃隆-馬斯克的方法，但你要注意，最終成為火箭科學家的速度可能遠超你之前的想像。

與使用影像數據擴增是標準做法的電腦視覺不同，NLP 中文本數據的擴增非常罕見。本文作者分享了他關於當前用於擴充文本數據的方法的發現。

每周持續訪問其中的一些網站，可以學習新的話題、思想、概念和心理模型。 

Justin Pinkney開源，可用於訓練StyleGAN模型。