[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part XIII

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part XIII
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part IX

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part IX
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[机器学习] ComputerVision ECCV2018 Part X

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part X
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part XII

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part XII
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 VIII

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part VIII
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[机器学习] When Reinforcement Learning Meets NLP.pdf

说明： 随着强化学习在机器人和游戏 AI 等领域的成功，该方法也引起了越来越多的关注。本期 PhD Talk，来自清华大学计算机系的博士生冯珺，为大家介绍了如何利用强化学习技术，更好地解决自然语言处理中的两个经典任务：关系抽取和文本分类。 在关系抽取任务中，尝试利用强化学习，解决远程监督方法自动生成的训练数据中的噪音问题。在文本分类任务中，利用强化学习得到更好的句子的结构化表示，并利用该表示得到了更好的文本分类效果。本次分享的两个工作均发表于 AAAI2018。
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[机器学习] Deep Reinforcement Learning Hands-On

说明： 本书做到了理论和实践的平衡，既教你怎么做，又教你为什么，可能是最好的强化学习手册了。Deep Reinforcement Learning Hands-On是最新DL工具及其局限性的综合指南。本书介绍了RL的基础知识，为你提供编码智能学习智能体的专业知识，以承担一系列艰巨的实际任务。了解如何在“网格世界”环境中实施Q-learning，教你的智能体商购买和交易股票，并了解自然语言模型如何推动聊天机器人的繁荣。
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part VII

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part VII
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part VI

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part VI。
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part III

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part III。
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part V

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part V。
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[机器学习] Computer Vision ECCV2018 Part IV

说明： Computer Vision –ECCV 201815th European Conference Munich, Germany, September 8–14, 2018 Proceedings, Part IV。
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