2018年10篇最值得閱讀的深度學習文章

來自專欄深度學習與NLP

推薦一些個人認為比較好的機器學習相關的文章，分享給大家，互相學習，同時也希望對大家學習、工作有益。

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優質課程推薦：

A）初學者：Python for Data Science和機器學習Bootcamp

B）人工智慧：Python中的強化學習

Rank 1

可解釋的Building Block：

https://distill.pub/2018/building-blocks/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 2

World Models：在強化學習中，Agent是否可以從自己的dreams中學習呢？

https://worldmodels.github.io/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 3

如何基於Python，使用Deep Learning及時實現iPhone X的FaceID。

https://towardsdatascience.com/how-i-implemented-iphone-xs-faceid-using-deep-learning-in-python-d5dbaa128e1d

Rank 4

TensorFlow中的Triplet Loss和Online Triplet的挖掘。

https://omoindrot.github.io/triplet-loss?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 5

通過刪除神經元來了解深度學習的學習機制。由Deep Mind提供

https://deepmind.com/blog/understanding-deep-learning-through-neuron-deletion/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 6

設計上的透明度：在視覺推理中縮小性能和可解釋性之間的差距。

https://arxiv.org/abs/1803.05268v1?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 7

Netfix的數據科學和娛樂藝術的產生。

https://medium.com/netflix-techblog/studio-production-data-science-646ee2cc21a1

Rank 8

爬行動物（Reptile）：一種可擴展的元學習演算法。

https://blog.openai.com/reptile/?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 9

簡單地解釋：AI程序如何精通古老的Go遊戲。

https://medium.freecodecamp.org/explained-simply-how-an-ai-program-mastered-the-ancient-game-of-go-62b8940a9080?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

Rank 10

基於R的情感分析。

https://www.datacamp.com/community/tutorials/sentiment-analysis-R?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

其他福利：

Andrew Ng的深度學習課程Note：

https://www.slideshare.net/TessFerrandez/notes-from-coursera-deep-learning-courses-by-andrew-ng