综述论文

选自arXiv作者：Alexandre Attia、Sharone Dayan公众号/机器之心 编译 参与：Panda、黄小天、蒋思源 模仿 学习 （Imitation Learning）背后的原理是是通过隐含地给学习器关于这个世界的先验信息，就能执行、学习人类行为。在模仿学习任务中，智能体（a

作者：Lei Zhang、Shuai Wang、Bing Liu机器之心编译近年来，深度学习有了突破性发展，NLP 领域里的情感分析任务逐渐引入了这种方法，并形成了很多业内最佳结果。本文中，来自领英与伊利诺伊大学芝加哥分校的研究人员对基于深度学习的情感分析研究进行了详细论述。 情感分析或观点挖掘是对人们对产品、

作者： 刘晓坤大型神经网络具有大量的层级与结点，因此考虑如何减少它们所需要的内存与计算量就显得极为重要，特别是对于在线学习和增量学习等实时应用。此外，近来智能可穿戴设备的流行也为研究员提供了在资源（内存、CPU、能耗和带宽等）有限的便携式设备上部署深度学习应用提供了机会。高效的深度学习方法可以显著地影

作者： 路雪近日，帝国理工学院、蒙特利尔大学等研究机构共同发表论文并梳理了生成对抗网络，该论文从最基本的 GAN 架构及其变体到训练过程和训练技巧全面概述了生成对抗网络的概念、问题和解决方案。下面，我们将为各位读者介绍该综述论文。生成对抗网络（GAN）提供了一种不需要大量标注训练数据就能学习深度表征的