每天给你送来NLP技术干货！----编辑：炼丹笔记来源：机器之心荐语 文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术...

每天给你送来NLP技术干货！----作者 | 年年的铲屎官  整理 | NewBeeNLP https://zhuanlan.zhihu.com/p/546364420背景介绍知乎上有个问题是有哪些行为堪比「1949年加入国民党」？[1], 那么我觉得我选择在2022年跳...

每天给你送来NLP技术干货！----编辑：AI算法小喵写在前面今天给大家分享一份NLP算法方向的社招面经，当然校招也可以参考，希望对大家有所帮助。在今年这个相对糟糕的大环境下，面试者历经1个多月的刷题复习+1个多月的面试，最终...

来源：专知强化学习(RL)通过与环境交互的试错过程来解决顺序决策问题。虽然RL在允许大量试错的复杂电子游戏中取得了杰出的成功，但在现实世界中犯错总是不希望的。为了提高样本效率从而减少误差，基于模型的强化学习（MBRL）被...

最近因为对强化学习感兴趣，所以找了很多资料在学习。也花了一些冤枉钱买了一些所谓的付费课程，到最后发现，花钱什么的都是骗人的，真正厉害的资料都免费。今天就来和大家分享一下。...

机器之心报道作者：蛋酱过去数年，随着神经网络、基于强化学习的自我博弈、多智能体学习和模仿学习等通用机器学习理论的突破，AI 智能体的决策能力实现了飞跃式发展。可以看到，不管是谷歌、微软、IBM 等全球科技巨头，还是国...

本期我们将为大家介绍MSRA智能多媒体组招聘实习生的相关信息。作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心不仅可以提供前沿的科研动态，还能帮你找到合适的工作或进修机会。本期的招募信息来自MSRA智能多媒体组，欢迎对...

机器之心报道作者：蛋酱多亏昇腾 AI 的助力，我们才能看到这么稳的「机器狗巡检员」。自上世纪「机器人」概念被提出以来，人们就对各种形态的机器人产品寄予厚望。在普通人最初的想象中，机器人能和我们聊天，帮我们打扫房间、...

根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和...

芯片设计既是一门艺术，也是一项极为复杂的工程，并且设计的风险和研发成本也越来越高昂。