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arXivTimes/materials/README.md at master · arXivTimes/arXivTimes
Coursera Machine Learning 最初はここから。ほかのどんな書籍やブログよりよい。 fast.ai プログラマーのための機械学習講座といったコース。実践が多く、理論だけでなく手を動かして学びたいという方にお勧め。 CSC 321 Winter 2018 Intro to Neural Networks and Machine Learning トロント大学のニューラルネット講座。DNNの実装に使用されるフレームワークを意識した解説になっていて、理論的な内容と実装のギャップが少なくなるよう工夫されている。PyTorchのチュートリアルもあり。 CS 188 | Introduction to Artificial Intelligence Berkeleyで行われているAIに関する講義の資料。AIを合理的な行動=期待値を最大にする行動をとるエージェントとし、アルゴリズムに
Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing · Issue #387 · arXivTimes/arXivTimes
一言でいうと NLPにおけるdeep learningの手法を網羅的に解説したレビュー論文。紹介されている手法は、分散表現系（word2vecとその前身）、CNN系（Basic CNN, time-delay neural network, dynamic CNN, multi-clumn CNN, dynamic multi-pooling CNN, hybrid CNN-HMM)、RNN系（Simple RNN, LSTM, GRU, Dual-LSTM, MemNet）、Recursive neural network、 強化学習系、教師なし学習系（seq2seq）、生成モデル（VAEs, GANs）、メモリ増設系（memory networks, dynamic memory networks）など。 論文リンク https://arxiv.org/abs/1708.02709 著
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