【1】 NormFormer: Improved Transformer Pretraining with Extra Normalization标题：NormFormer：改进的Transformer预训练和额外归一化链接：https://arxiv.org/abs/2110.09456

【1】 Discovering and Achieving Goals via World Models标题：通过世界模型发现和实现目标链接：https://arxiv.org/abs/2110.09514

【1】 Minimum ell_{1}-norm interpolators: Precise asymptotics and multiple descent链接：https://arxiv.org/abs/2110.09502

【1】 Tensor-to-Image: Image-to-Image Translation with Vision Transformers标题：张量到图像：使用视觉变换器进行图像到图像的转换链接：https://arxiv.org/abs/2110.08037

机器学习在数据密集型的应用中取得了极佳的效果，但在数据集很小的场景下，多数机器学习算法的效果会严重受限[1]。在计算机视觉、自然语言处理等大领域下，从深度学习最初大放异彩的图像分类、文本分类，到进一步的图像生成...

MultiDTI: drug–target interaction prediction based on multi-modal representation learning to bridge the gap between new chemical entities and known heterogeneou...

本书也是一本讲学习方法的书籍，这本书不是讲有什么学习的灵丹妙药，而是从理论以及科学来告诉你为什么学习是一件痛苦并且艰难的事情，以及从科学的角度如何避过难关，这本书记述的核心思想是「搭建思维组块」，其实就是一种思...

之前做二分类预测的时候，遇到了正负样本比例严重不平衡的情况，甚至有些比例达到了50:1，如果直接在此基础上做预测，对于样本量较小的类的召回率会极低，这类不平衡数据该如何处理呢？...

使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。

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