MIT出品2017-2018深度学习最新进展汇总
本文内容整理自MIT教育视频,讲解的是近两年来深度学习一些方面最现今的进展,类似于综述。本文将列举出内容的纲要,视频连接资源和PPT资源下载链接。
视频的纲要
Deep Learning: State of the Art*
(Breakthrough Developments in 2017 & 2018)
• BERT and Natural Language Processing
• Tesla Autopilot Hardware v2+: Neural Networks at Scale
• AdaNet: AutoML with Ensembles
• AutoAugment: Deep RL Data Augmentation
• Training Deep Networks with Synthetic Data
• Segmentation Annotation with Polygon-RNN++
• DAWNBench: Training Fast and Cheap
• BigGAN: State of the Art in Image Synthesis
• Video-to-Video Synthesis
• Semantic Segmentation
• AlphaZero & OpenAI Five
• Deep Learning Frameworks
This is not a list of state-of-the-art results on main machine learning benchmark datasets. It’s an overview of exciting recent developments.
PPT链接下载地址: https://pan.baidu.com/s/1KTge6ByMnMwP4jo-dLIRnw
MIT学校官网视频(应该不需翻墙):https://deeplearning.mit.edu/
视频链接(需翻墙):https://www.youtube.com/watch?v=53YvP6gdD7U
相关视频播放列表(需翻墙):https://www.youtube.com/playlist?list=PLrAXtmErZgOeiKm4sgNOknGvNjby9efdf
在Github中的教程(推荐):https://github.com/lexfridman/mit-deep-learning
其他第三方的整理,里面包含视频,推荐:https://mp.weixin.qq.com/s/cGKsZYxrVP7hVnv7Jli9Zg
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