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Yann LeCun主讲,纽约大学《深度学习》2021春季课程放出,免费可看

Yann LeCun 主讲的《深度学习》课程现已全部在线可看!
11/16/2021 2:37:00 PM
机器之心

Jupyter笔记本实现,慕尼黑工大220页免费书籍介绍基于物理的深度学习

物理知识和深度学习已经成为了解决现实问题的绝佳组合,但如何更有效地将物理模型引入深度学习领域缺少一个全面的综述。慕尼黑工业大学计算机科学副教授 Nils Thuerey 团队编写的这本书籍对基于物理的深度学习展开了详尽的介绍。书籍地址:::,《基于物理的深度学习》(Physics-based Deep Learning)介绍了物理建模、数值模拟与基于人工神经网络方法的结合。基于物理的深度学习代表了一个非常活跃、快速发展和令人兴奋的研究领域。就内容而言,本书对物理模拟背景下与深度学习相关的所有内容展开了非常全面的介绍
9/16/2021 2:12:00 PM
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UC伯克利教授Pieter Abbeel开课了:六节课入门「深度强化学习」,讲义免费下载

课程视频时间有点长,但希望你能享受学习的快乐。将传统强化学习与深度神经网络结合的深度强化学习,一直以来被视为更接近人类思维方式的人工智能方法。深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力,强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策,因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路。想要入门深度强化学习的同学们,请高度注意,一份优秀、细致、全面的新教材出现了。今天,UC 伯克利教授 Pieter Abbeel 上传了自己的新课程《深度强化学习基础》的最后一节视频,并在推特上安利了一下。这份
8/26/2021 2:01:00 PM
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《Pattern Recognition Letters》特刊通知

主题:深度学习模型安全简介:深度学习已广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、数据安全等诸多领域。为学习到有效的深度模型,需花费大量时间和精力来收集数据与分配计算资源。这些模型可能会被非法使用,从而牺牲模型所有者的权益。另一方面,深度学习模型也容易受到对抗样本或毒化数据的攻击。这严重降低了深度学习技术的准确性和可靠性。为此需进行深度学习模型安全研究,保障模型的真实性和可靠性,以抵御各种攻击。该研究还处于起步阶段,虽然已取得了一定进展,但要为基于深度学习的应用开发稳健可靠的模型还远远不够。本期特刊旨在推动深度学习模型的攻
7/5/2021 11:18:00 AM
新闻助手

150页在线书「几何深度学习」上线:利用对称性和不变性解决机器学习问题

CNN、GNN、LSTM、Transformer 等深度学习模型之间的共通之处是什么?在这本书里问题得到了解答。
4/30/2021 12:42:00 PM
机器之心

李沐「动手学深度学习」第二部分CNN本周开课,也邀你挑战他10行代码的竞赛成绩

本周六,课程将进入第二部分:卷积神经网络,欢迎对这部分有疑问的同学上车学习。
4/23/2021 12:57:00 PM
机器之心