这个问题很有意义。机器学习算法并没有什么不足之处，那么为什么数据科学家要选择深度学习算法呢？神经网路能够提供给我们哪些传统机器学习提供不了的功能呢？...

原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/88777955

这些图像中的所有物体和动物都是由称为生成对抗网络（GAN）的计算机视觉模型生成的！ 这是目前最流行的深度学习分支之一。 这当然有助于激发我们隐藏的创造力!...

近年来很多研究将NLP中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果。这篇发表于 ICLR 2020 的论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention在图像领...

论文名称：Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks

GitHub 链接：https://github.com/martius-lab/blackbox-backprop

NLP 领域的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观点：使用卷积网络要比使用循环神经网络来做 NLP 研究，要幸福得多——是时候放弃循环神经网络了！...

目前，在计算机这个学科中有两个非常重要方向：一个是离散优化的经典算法-图算法，例如SAT求解器、整数规划求解器；另一个是近几年崛起的深度学习，它使得数据驱动的特征提取以及端到端体系结构的灵活设计成为可能。...

激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.00335.pdf