10篇必读的ML博客文章 -elvissaravia

21-02-27 banq

在过去的6年中,我一直在进行NLP / ML研究。我遇到了很多机器学习资源和论文。今天,我一直在思考与机器学习/ NLP /深度学习相关的博客文章(而非论文),这些文章对我来说是具有变革性的。在此博客文章中,我提供了一些简短的集合,其中包括一些想到的高影响力博客文章。

 

1)递归神经网络的不合理有效性(Andrej Karpathy 链接

 

2)了解用于NLP的卷积神经网络(Denny Britz  链接

 

3)语言模型(由Vered Shwartz提供 链接

 

4)梯度下降优化算法概述 (Sebastian Ruder 链接

 

5)了解LSTM网络(Chris Olah 链接

 

6)深度学习:我们神奇的1990-1991年 (JürgenSchmidhuber 链接

 

7)面向好奇者的深度学习概述 (翁丽莲 链接

 

8)深度学习和NLP中的注意力和记忆 (Denny Britz 链接

 

9)神经网络与深度学习 (Michael Nielsen 链接

 

10)机器学习奖学金的令人担忧的趋势 (Zachary Lipton 链接

 

11)图解Transformer (Jay Alammar  链接

 

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