本章内容将介绍强化学习的基本概念、工作原理和监督、非监督学习的不同，并说明如何使用开发和比较强化学习算法的工具Gym。

这段「看到停不下来」的 demo 来自一位用户名为「zh-plus」的 GitHub 网友。他用 CVPR 2019 接收论文中的一项技术实现了这种效果。

Attention的本质是从关注全部到关注重点。将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。

2019 年 NeurIPS 将于 12 月 8 日至 14 日在加拿大温哥华举行。NeurIPS 今年共收到投稿 6743 篇，其中接受论文 1429 篇，接受率达到了 21.1%。作为人工智能领域的年度盛会，每年人工智能的专家学者以及工业企业界的研发人...

图灵奖得主、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 曾自嘲自己是「AI 社区的反叛者」，因为他对人工智能发展方向的观点与主流趋势相反。Pearl 认为，尽管现有的机器学习模型已经取得了巨大的进步，但遗憾的是，所有的模型不过是对数据...

尽管机器学习在现阶段取得了很大成功，但是相比于动物所能完成的工作，机器学习在动物擅长的关键技术上表现不尽人意，比如问题迁移能力、泛化能力以及思考能力，因为机器学习通常会忽略大量常用的信息。...

本文作者提出了一种自检督方式的生成对抗网络，通过辅助性的旋转损失来达到目的。因为通常主流方法来生成自然图像都是通过条件GAN来完成，但是这就需要很多的标签数据。这些标签数据会需要耗费大量时间和精力。因此无监...

在最近的会议演讲中我经常会被问到：区块链数据分析的最大挑战是什么？我的回答就一个词：去匿名化。

下面要介绍的论文选自AAAI 2020，题目为：「Attendingto Entities for Better Text Understanding」，axriv地址为：https://arxiv.org/abs/1911.04361。

​监督学习是机器学习中一种十分重要的算法。与无监督学习相比，监督学习有明确的目标。