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 2022 年 7 月 20 日 OREPA:阿里提出训练也很快的重参数策略,内存减半,速度加倍 | CVPR 2022 论文提出了在线重参数方法OREPA,在训练阶段就能将复杂的结构重参数为 .. 2020 年 9 月 27 日 奥特曼、小猪佩奇、海贼王…AI人脸识别终于对他们下手了!