一周内容精选 | 热门双语图文(11.23-11.27)

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 历史上的今天


1. 《最强通用棋类AI,AlphaZero强化学习算法解读》 译者:Champagne Jin

在本篇博文中,你将会了解并实现AlphaZero,一个能够在双方零和博弈的棋盘游戏中战胜世界冠军的强化学习算法 ,它以绝对的优势战胜了多名围棋以及国际象棋冠军。作者将会带你使用AlphaZero来解决一个益智小游戏(Dots and Boxes)并将其部署成一个纯JavaScript构建的Web应用。 

2. 《深度学习的未来:基于细胞自动机模型的学习系统 》 译者:话左

与现代深度学习库相结合的基于CA的模型,其潜力被人们严重低估了。简单规则的重复应用意味着CA模型中的参数数量大大低于可比的深层卷积网络。当系统满足通用计算要求时,基于CA的模型理论上可以执行深层神经网络可以做的任何事情。只要深度学习热度不减,我们就可以依靠这些持续支持在新硬件上构建基于CA的模型。

3. 《AI专家们推荐的“必读”论文 【Part 2】》 译者:季一帆

这次推荐的论文依然是分量十足、诚意满满,各位推荐者都分享了他们心中AI人员必读的经典之作。

4. 《2020 年 4 个最值得推荐的 VS Code 插件》 译者:苏珊•克尔莱、Icarus、

VS Code是一个轻量级的源码编辑器,我尽量保持它的 “轻”,对于扩展,我坚持 “按需安装 “的原则。所以,在2020年底,我卸载了40多个不必要的扩展,剩下的这4个对我来说最有用。

5. 《Hum to Search :记不住歌词?哼唱也能识别到歌曲》 译者:听风1996

如果您不太记得歌曲的名称,只能哼出旋律该怎么办?现有的查询方法都是通过哼唱来将哼唱的曲调与数据库中已有的哼唱版本或哼唱版本进行匹配,这种类型的方法通常依赖于需要手动更新的有限数据库。Hum to Search于10月推出,是Google Search中一种全新的机器学习的系统,该系统使用了一个新方法,产生一个嵌入旋律从谱图的歌曲,而不会产生中间表示。 

6. 《推荐系统中的相似性度量》 译者:海绵

在推荐系统中,无论是基于内容的过滤还是协同过滤算法,都使用一些特定的相似性度量来发现用户或项目之间的两个向量是如何相等的。