今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文，叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems。它发表于2016年，作者是Google App Store的推荐团队。这年刚好是深度学习兴起的时间。这篇文章讨论

在上一篇博客DQN入门教程（四）之Q-learning Play Flappy Bird 中，我们使用Q-Table来储存state与action之间的q值，那么这样有什么不足呢？这个时候我们联想我们在神经网络中学到的知识，我们可以将Q-table变成一个

进入企业AI大规模落地阶段，九章云极的关注点将是帮助客户如何低成本的拥有自主AI能力，不仅为客户提供低技术门槛的模型训练能力，也为客户提供稳定高效的模型推理能力。因此，九章云极推出了合作伙伴成功计划，希望与合作伙伴共同协作帮助客户大规模落地AI能力。

每层有多少神经元？我们需要用尝试加上直觉的方法来进行调试。对于语音识别和影像识别，深度学习是个好的方法，因为特征工程提取特征并不容易。结构可以自动确定吗？有很多设计方法可以让机器自动找到神经网络的结构的，比如进化人工神经网络但是这些方法并不是很普及 。可以

作为多层向前神经网络，理论上，如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集，可以模拟任何方程。如果A=a0，那么代表a0的单元值就取1，其他取0；神经网络既可以用来做分类问题，也可以解决回归问题。交叉验证方法K-fold cross validation分成3分第

前言本文主要探索在安卓系统下浏览器中小字号中文居中的实现以及在混排时的对齐处理。本文是受《Deep dive CSS: font metrics, line-height and vertical-align》所启发，并以此为基础所写，建议先阅读前文，您也

机器学习是人工智能的子集。这是一组实现人工智能的方法。ML旨在使计算机系统能够“学习”，使用提供的数据并作出准确的预测。它只是实施ML的方式之一。换句话说，DL是机器学习的下一个发展。DL算法可以被视为识别模式和分类各种类型信息的方法，就像我们使用我们的大

本文4300字，建议阅读10+分钟。本文作者通过实战介绍了Deep Q-Learning的概念。在紧凑的时间线下执行一个动作似乎有无限的选择——这是一个令人兴奋的体验。即使你不喜欢玩游戏，深度强化学习也很重要。只用看当前使用深度强化学习进行研究的各种功能就

然而，大量工作证明：当我们面临复杂问题的时候，完全抛弃领域知识是非常不明智的策略。其中，Deep Unrolling为我们提供了一种结合知识与数据的有效手段。本次报告主要向大家汇报一下基于Unrolling的深度学习方法，其在计算机视觉领域的各种应用，以及

然而，更大的数据池/仓库并不一定有助于模型学习到更深刻的见解。随着研究的进行，人们对大数据的炒作逐渐在减弱。云计算、Hadoop及其变种已经能够解决一些大数据的问题。这种盲目追求“大”的做法，在基础设施和人力资源方面产生了巨大的、且本可避免的成本。

在最近的上海和北美KubeCon大会上，来自于Treasure Data的Eduardo Silva带来了最期待的关于容器日志采集工具FluentBit的最新进展以及深入解析的分享；我们知道Fluentd是在2016年底正式加入CNCF，成为CNCF项目家

Wide&Deep推荐算法出自一篇论文《Wide&Deep Learning for RecommenderSystems》，Wide&Deep由两部分组成，分别是Wide和Deep。先来说wide，表示的是

《Deep Learning》中文版（印前版）正式发布。这本书适合于各类读者，尤其是学习机器学习的本科或研究生、深度学习和人工智能的研究者、或没有机器学习与统计背景的软件工程师。这本书的主题具体来说，是机器学习的一种，一种能够使计算机系统从经验和数据中得到

在本教程中，我们将探索一种名为Autoencoders的无监督学习神经网络。自动编码器是用于在输出层再现输入的深度神经网络，即输出层中的神经元数量与输入层中的神经元数量完全相同。这张图片代表了一个典型的深层自动编码器的结构。自动编码器以类似的方式工作。体系

革命性的智能技术，一边撕裂旧世界，一边创造对未来的无限渴望。智能经济时代，数据、计算力和算法叠加后产生的能力差异，正快速形成企业组织间不可逆且不可逾越的智能鸿沟。2017年12月14日，以“决策·进化”为主题的中国首个行业AI决策系统发布会在北京召开。百分

2014年，谷歌的研究人员发布了一篇文章“ 显示和告知：神经图像字幕生成器”。它利用CNN + LSTM将图像作为输入并输出标题。对于图像标题模型，此嵌入变为图像的密集表示，并将用作LSTM的初始状态。LSTM是一种经常用于时间相关性问题的递归神经网络结构

新款iPhone X最受欢迎的功能之一就是新的解锁方法，即TouchID的继任者：FaceID。在这篇文章中，将展示如何使用Keras实现一个类似FaceID的算法。我将解释我采取的各种架构决策，并展示一些最终实验，使用Kinect，一种非常流行的RGB和

《Brief History of Machine Learning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.《Deep Learning in Neu

关于 深度确定策略梯度 DPG的论文

目标层面的工作关心应该学习到什么样的模型，强化学习应该学习到使得激励函数最大的模型。表示方面的工作关心数据表示成什么样有利于学习，深度学习是最近几年兴起的表示方法，在图像和语音的表示方面有很好的效果。深度强化学习则是两者结合在一起，深度学习负责表示马尔科夫