Others, Academic

经验和分享

• Yoshua Bengio 研究生科研指导演讲：解读人工智能全貌和下一个前沿

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基础

• Back-propagation
• 无监督深度学习基础, by Ruslan Salakhutdinov
• Attention based model 是什么，它解决了什么问题？ - 知乎
• 深度学习如何入门
• 迁移学习综述

VAE

• 条件变分自编码器

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数学

• 蒙特卡罗哈密顿方法(交互式)详解

前沿

• 机器学习对抗性攻击
• Hiercarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning (NIPS WS 2016
• 首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型？
• 香港科技大学杨强 KDD China 技术峰会演讲：迁移学习的本质与实际应用

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应用

• A Survey of Inductive Biases for Factorial Representation-Learning》K Ridgeway (2016)

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代码

• [梳理theano 这份LSTM代码的脉络
• ](http://m.weibo.cn/status/4058800103130337)

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经典的话

做ML有很多对数据结构基本的预设，不同流派之间鸡同鸭讲：Bengio一群人的预设是数据流形，Schölkopf一群人的预设是RKHS，Blei一群人做PGM，仔细想想老板娘继承了祖师爷Bob Gray 90年代兴起的vector quantization思潮，我现在做的新分类模型都是从VQ的角度出发。