今日待譯 | 2020年11月23日譯站更新 2020 年 11 月 23 日 AI Kaggle, 影像風格轉換, 強化學習, 深度學習 【今日待譯】(PC端可進行翻譯) 深度學習的未來:基於細胞自動機模型的學習系統 Compute Goes Brrr:重溫Sutton關於AI的慘痛教訓 Google發布「怪獸生成器」,隨手塗鴉也能變成3D立體小怪獸 數據太多而無法使用?快試試這個Kaggle大數據集高效訪問教程 【推薦閱讀】 本體和知識圖譜之間的區別是什麼? 推薦系統中的相似性度量 1964年-2020年:人臉識別發展簡史 【免費公開課】 2019 UC伯克利CS285深度強化學習(更新至第十二講) CMU CS 11-747 2019年春季 NLP (8.21更新至第十二講) 2019 春季伯克利深度無監督學習 2018秋季CS294-112深度強化學習 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 影像風格轉換 強化學習 深度學習 Related Posts 2020 年 10 月 30 日 強化學習演算法DeepCube,機器自行解決複雜魔方問題 譯者:AI研習社(季一帆) 雙語原文鏈接://www.yanxishe.com/TextTranslation/271 .. 2020 年 5 月 9 日 在小目標檢測上另闢蹊徑的SNIP