Канал: 技术喵

浅谈机器学习中的数据漂移问题

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人脑神经网络的那些bug们

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因果效应学习基础

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人到中年，到底是三十而立还是三十而已？

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贝叶斯网络基础

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探索因果规律之因果推断基础（ft. The Book of Why by Judea Pearl)

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［硬核系列］噪声对比估计Noise Contrastive Estimation（NCE）

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神经网络（五）嵌入与表示学习（修正版）embedding & representation learning

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如何让AI 拥真正的智慧（feat. Rebooting AI)

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神经网络(十五）标准化流(normalizing flow) 与INN (Invertible Neural Networks)

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强化学习与习惯的养成 feat. 原子习惯

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[硬核系列]那些年我们用过的损失函数之判别模型篇

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【感恩节特辑】边看风景边聊天，一起来享受加州的阳光沙滩吧

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神经网络（十四）对比学习

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[硬核公式推导系列] 蒙特卡洛模拟与MCMC

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如何设计scalable的人生（feat.大规模系统设计基础）

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神经网络（十三）：贝叶斯神经网络

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结婚还是分手？这是一个问题 feat. explore exploit dilemma & optimal stopping

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如何减少非理性消费（feat. 缓存设计基础）

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神经网络（十二）自动神经网络（AutoML）与网络架构搜索（NAS）

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神经网络（十一）动态神经网络

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神经网络（十）集成学习与GrowNet

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技术里的生活哲学：如何克服拖延症（feat.随机梯度下降算法）

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神经网络（九）CapsNet 和 GLOM -- Hinton眼中计算机视觉的未来

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技术里的生活哲学之极简主义 —找到人生的embedding

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神经网络（八）计算机视觉中的transformer

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神经网络（七）生成网络与GAN

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神经网络（六）图神经网络 Graph Neural Network

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神经网络（四）注意力机制

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神经网络（三）：循环神经网络 Recurrent Neural Network

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神经网络二卷积神经网络 CNN

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神经网络(一）神经网络基础

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强化学习之深度Q网络 DQN

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直观讲解因子分解机Factorization Machine

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最通俗易懂的CAP定理教程

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蒙特卡洛树搜索基础（Monte Carlo Tree Search)

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动态规划进阶篇：动态规划与强化学习（彩蛋：用动态规划求解最佳饮食策略）

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动态规划（Dynamic Programming）实战篇

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动态规划（Dynamic Programming）概念篇

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