Automated Machine Learning for Recommendations：Fundamentals and

幽默语料库 网站的存储库 批注工具以及提取和分析脚本在存储库中可用。

Deep convolutional neural networks (CNNs) have been at the heart of spectacular advances in deep learning.

本书为，学习ros必备的一本书。本书是一部介绍机器人操作系统（机器人系统编程）的专业性读物。全书内容包括ROS基础知识，操作系统以及相关代码、模拟器安装，导航与路径规划，语音识别与合成，机器人视觉系统与视觉组合

Tensorflow 2 Keras的深度强化学习 注意：需要tensorflow == 2.1.0 它是什么？ keras-rl2在Python中实现了一些最先进的深度强化学习算法，并与深度学习库无缝集成。 此外， keras-rl2可以与一起使用。 这意味着评估和使用不同算法很容易。 当然，您可以根据自己的需要扩展keras-rl2 。 您可以使用内置的Keras回调和指标或定义自己的指标。 更重要的是，只需扩展一些简单的抽象类，即可轻松实现自己的环境甚至算法。 文档可。 包含什么？ 截止到今天，已经实现了以下算法： 深度Q学习（DQN） [1] ， [2] Double DQN [3] 深度确定性策略梯度（DDPG） [4] 连续DQN（CDQN或NAF） [6] 交叉熵方法（CEM） [7] ， [8] 决斗网络DQN（Dueling DQN） [9] 深层S

如何处理数据缺失值？INRIA研究员Gael 《机器学习缺失值处理》54页ppt教程，为你讲解一个关于机器学习的教程，以建立缺失值的预测模型。这教程涵盖了理论结果(统计学习)和实践建议，重点介绍了使用scikit-learn在Python中的实现

医学图像的计算机分析研究为改善病人的健康带来了许多希望。然而，一些系统性的挑战正在减缓该领域的进展，从数据的局限性(如偏差)到研究激励(如优化出版)。在这篇文章中，我们回顾了开发和评估方法的障碍。根据来自文献和数据挑战的证据，我们的分析表明，在每一步中，潜在的偏见都可能渗入。我们还积极地讨论了目前为解决这些问题所作的努力。最后，对今后如何进一步解决这些问题提出了建议。

Transformers 正在成为许多神经网络架构的核心部分，被广泛应用于诸如NLP、语音识别、时间序列和计算机视觉等领域。Transformers 经历了许多改编和改造，从而产生了新的技术和方法。《Transformers 机器学习:深度探究》是第一本全面介绍Transformers的书。

【导读】注意力机制是深度学习核心的构建之一，注意力机制是深度学习核心的构件之一，来自Mohammed Hassanin等学者发表了《深度学习视觉注意力》综述论文，提供了50种注意力技巧的深入综述，并根据它们最突出的特征进行了分类。

脑计算机接口的深度学习模型 该存储库包含可用于解码脑计算机接口（BCI）的EEG和EEG信号的深度学习模型。 一些模型依赖于gumpy提供的功能， gumpy是一个python工具箱，其中包含多个gumpy常用的信号和特征处理例程。 外部链接 gumpy ： github上的gumpy： 不良学习的核心开发人员和贡献者 齐德·塔耶布（Zied Tayeb） Nicolai Waniek， 内拉·加布西（Nejla Ghaboosi） 尤里·费杰耶夫（Juri Fedjaev） 伦纳德·莱奇利（Leonard Rychly） 执照 该存储库中的所有代码均根据MIT许可证发布。 有关更多详细信息，请参见LICENSE文件。