今日待译 | 2020年11月23日译站更新 2020 年 11 月 23 日 AI Kaggle, 图像风格转换, 强化学习, 深度学习 【今日待译】(PC端可进行翻译) 深度学习的未来:基于细胞自动机模型的学习系统 Compute Goes Brrr:重温Sutton关于AI的惨痛教训 谷歌发布“怪兽生成器”,随手涂鸦也能变成3D立体小怪兽 数据太多而无法使用?快试试这个Kaggle大数据集高效访问教程 【推荐阅读】 本体和知识图谱之间的区别是什么? 推荐系统中的相似性度量 1964年-2020年:人脸识别发展简史 【免费公开课】 2019 UC伯克利CS285深度强化学习(更新至第十二讲) CMU CS 11-747 2019年春季 NLP (8.21更新至第十二讲) 2019 春季伯克利深度无监督学习 2018秋季CS294-112深度强化学习 分享此文:分享到 Twitter(在新視窗中開啟)按一下以分享至 Facebook(在新視窗中開啟)按一下以分享到 Telegram(在新視窗中開啟)分享到 Pinterest(在新視窗中開啟)更多點這裡列印(在新視窗中開啟)分享到 LinkedIn(在新視窗中開啟)分享到 Reddit(在新視窗中開啟)分享到 Tumblr(在新視窗中開啟)分享到 Pocket(在新視窗中開啟)分享到 WhatsApp(在新視窗中開啟)按一下即可分享至 Skype(在新視窗中開啟) Tags: Kaggle 图像风格转换 强化学习 深度学习 Related Posts 2020 年 4 月 19 日 ACL2020 | 对话数据集Mutual:论对话逻辑,BERT还差的很远 2020 年 4 月 29 日 networkx完全指南 虽然很慢,但是作为图算法领域的菜鸟来说,networkx可以帮助快速建立起 ..