人工智能下载,机器学习下载列表第635页

[机器学习] No.10-2_采样数据_趋势图显示.pdf

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[机器学习] No.10-3_保存到外部存储器CSV.pdf

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[机器学习] 安全等级.pdf

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[机器学习] 卷积神经网络的概述论文：分析、应用和展望（21页全文）.pdf

说明：在这篇综述中，我们的目标是在这个快速增长的领域提供尽可能多的新想法和前景。不仅涉及到二维卷积，还涉及到一维和多维卷积。首先，这篇综述首先简单介绍了CNN的历史。第二，我们提供CNN的概述。第三，介绍了经典的和先进的CNN模型，特别是那些使他们达到最先进的结果的关键点。第四，通过实验分析，得出一些结论，并为函数选择提供一些经验法则。第五，介绍了一维、二维和多维卷积的应用。最后，讨论了CNN的一些有待解决的问题和有发展前景的方向，为今后的工作提供参考。
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[机器学习] Bengio 团队力作：GNN 对比基准横空出世，图神经网络的「ImageNet」来了.pdf

说明：图神经网络（GNN）是当下风头无两的热门研究话题。然而，正如计算机视觉的崛起有赖于 ImageNet 的诞生，图神经网络也急需一个全球学者公认的统一对比基准。近日，Bengio 大神带领其团队发布了新的图神经网络对比基准测试框架以及附带的 6 个标准化数据集。大家可以开始尽情刷榜了！
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[机器学习] ICLR 2020 Bengio 一作论文：因果机制、元学习与模型泛化如何产生关联？.zip

说明：Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的因果结构选择会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标，表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是，分布变化无需对应标准干预，学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化，并以端到端的
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[机器学习] 模块化、反事实推理、特征分离，「因果表示学习」的最新研究都在讲什么？.zip

说明：本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献，并细致分析了不同方法的基本架构，希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。提取模块化结构（Learning modular structures）反事实推理（Counterfactual）平衡因果表示学习收录了此文补充引用的文章图灵奖得主Judea Pearl：机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性最后，本.md笔记收录了丁鹏老师的因果推断简介连载文章
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