深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning algorithm）,亦是人工智能领域的一个重要分支。从快速发展到实际应用，短短几年时间里，深度学习颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等众多领域的算法设计思路，渐渐形成了...

强化学习（RL）可以从两个不同的视角来看待：优化和动态规划。其中，诸如REINFORCE等通过计算不可微目标期望函数的梯度进行优化的算法被归类为优化视角，而时序差分学习（TD-Learning）或Q-Learning等则是动态规划类算法。...

论文 1：Superintelligence Cannot be Contained: Lessons from Computability Theory

我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为人脸识别方向，包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。

分类是机器学习中最简单，最常见的任务之一。例如，在计算机视觉中，您希望能够微调普通卷积神经网络（CNN）的最后一层，以将样本正确分类为某些类别（类）。但是，有几种根本不同的方法可以实现这一目标。...

提问题的题主说自己花了半年的时间硬啃C primer plus，结果看到链表的时候就再也看不下去了。然后又看算法导论，看得头疼欲裂。于是陷入了困惑，为什么同样是半年的时间，别人可以把基础的算法都学完，但是自己却一无所获呢，难...

元学习(meta-learning)是目前广泛使用的处理小样本学习问题的方法，它的目的是在学习不同任务的过程中积累经验，从而使得模型能够快速适应新任务。比如在MAML(Model-Agnostic Meta- Learning)中，通过搜寻最优初始化状态，使...

今天给大家介绍华中农业大学章文、刘世超等人在Bioinformatics上发表的文章“A multimodal deep learning framework for predicting drug-drug interaction events”。作者从DrugBank数据库中得到了4种feature和65类...

今天给大家介绍北京理工大学刘滨教授和哈工大（深圳）徐勇教授团队在“IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics“上发表的工作 “Protein Fold Recognition Based on Auto- Weighted Mult......

这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授的论文“DeepCPI: A Deep Learning-based Framework for Large-scale in silico Drug Screening”。分析化合物与蛋白质的相互作用(Compound-Protein Interactions,...