使用深度学习和神经网络，称为 Alpha Fold 的算法有望彻底改变生物化学领域。在过去的 50 年中，蛋白质折叠问题一直是一个持续的障碍。它首次出现在 1972 年：一个新理论提出，了解蛋白质的氨.

在本文中，我们将讨论 HDF5 是最流行和最可靠的非表格数字数据格式之一。但是这种格式并未针对深度学习工作进行优化。本文建议应该采用什么样的 ML 原生数据格式才能真正满足现代数据科学家的需求。HDF.

大多数 ML 研究人员都缺少两个基本点：(1) 一旦有了因果模型，所有好的好处（例如，可解释性、迁移学习、公平性、数据融合等）都是可行的。(2) 但是没有一个可行的因果模型。深度学习DL = 戴着手铐.

Transformer 背后的计算模型是什么？Transformer 是非常强大的模型，但对人类来说也非常不直观，它们如何计算事物，以及信息如何流动？循环神经网络RNN比较直观，它与有限状态机中有直接.

这是来自 quantamagazine的一篇报道，当前使用人工智能的深度神经网络求解数学中偏微分方程的整个族，从而使得数学对复杂系统的建模更加容易，并且速度更快。 很难求解的方程式高中物理学中，我们通.

重用一种模型的知识并使其适应不同问题的能力是机器学习中最重要的突破之一：深度学习模型就像一个乐高模块集，将许多模块连接在一起，形成一个长结构。这些模块是机器学习中的层，每一层都有责任。尽管我们不清楚每.

预训练语言模型 XLM之类的自我监督正在加速在Facebook上的应用：包括 主动检测仇恨言论。我们已经部署XLM-R，该模型利用了我们的 罗伯塔 架构，以改善我们在Facebook和Instagra.

使用平白语言而不是复杂数学图表公式讲明白监督学习、无监督学习和强化学习、半监督学习、自主学习等关键区别。 监督学习监督学习可能是我们都听说过的最常见的问题类别。我们从示例及其对应标签（或答案）的数据集.

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.

就像生活中的大多数事物一样，假设前提直接决定了成功或失败的方向。同样，在机器学习中，了解机器学习技术背后的假定逻辑将引导您朝着为数据应用最佳工具迈进。 K-NN（K最近的邻居）假设前提：数据在特征空间.