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素质冰山模型美国著名心理学家麦克莱兰于20世纪70年代提出了著名的素质冰山模型，对素质的概念做了非常形象的解释。他认为，一名员工的素质就像一座冰山，呈现在人们视野中的部分往往只有1／8，也就是浮出水面的冰山一角，而在水面以下的7／8是看不到的。
Word2Vec的作者TomasMikolov是一位产出多篇高质量paper的学者，从RNNLM、Word2Vec再到最近流行的FastText都与他息息相关。.一个人对同一个问题的研究可能会持续很多年，而每一年的研究成果都可能会给同行带来新的启发，本期…
这篇论文提出的模型在PASCALVOC2012数据集上实现了67.2%的平均IoU。全连接网络以任意大小的图像为输入，然后生成与之对应的空间维度。在这个模型中，ILSVRC中的分类器被丢在了全连接网络中，并且使用逐像素的损失和上采样模块做了针对稠密
这本身是一篇准备进行的刊印的顶级期刊JournalofFinance论文，注意第一个时间点2010年4月。当时陈龙与张橹的论文中对经典的FamaFrench三因子模型进行了挑战，并用了一个会让三因子的原作者内心一万只草泥马奔腾的词"Better"。
从LSTM模型原文开始，对LSTM模型提出的动机，所采取的机制、设计的模型、算法进行了梳理。对现今采用的主流的LSTM进行了介绍，对LSTM的性能进行了阐述和总结。
下图是这篇论文的核心模型示意图。该模型是在传统的RNN上加入了attention机制（即红圈圈出来的部分），通过attention去学习一幅图像要处理的部分，每次当前状态，都会根据前一个状态学习得到的要关注的位置l和当前输入的图像，去处…
此文从我的ICLR2020工作展开看脑启发AI和通用智能算法的发展路径，集合了我过去一年的演讲和思考内容。当下的深度学习日子越来越不好过，自动驾驶，智能对话都在陷入一种人工智能不智能的怪圈，即使…
该篇论文（以下简称为LAMA论文）是较早对语言模型中包含的事实知识进行正式、系统化探索的论文，提出了将语言模型作为知识库这一概念（以下简称为LMasKB），并构建了一个数据集（以下简称为LAMA数据集）用于对模型存储知识的能力进行评估。
VGG卷积神经网络是由牛津大学在2014年提出来的模型，当这个模型被提出来时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷进神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的效果。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性的关键部分。
有相当多的CNN模型正在开发，这反过来使作者可以在具有挑战性的标准人类活动识别数据集上做相关的应用研究。在2015年的一篇论文中提出了另一种有趣的方法，论文名为《HumanActivityRecognitionUsingWearableSensorsbyDeepConvolutionalNeural
素质冰山模型美国著名心理学家麦克莱兰于20世纪70年代提出了著名的素质冰山模型，对素质的概念做了非常形象的解释。他认为，一名员工的素质就像一座冰山，呈现在人们视野中的部分往往只有1／8，也就是浮出水面的冰山一角，而在水面以下的7／8是看不到的。
Word2Vec的作者TomasMikolov是一位产出多篇高质量paper的学者，从RNNLM、Word2Vec再到最近流行的FastText都与他息息相关。.一个人对同一个问题的研究可能会持续很多年，而每一年的研究成果都可能会给同行带来新的启发，本期…
这篇论文提出的模型在PASCALVOC2012数据集上实现了67.2%的平均IoU。全连接网络以任意大小的图像为输入，然后生成与之对应的空间维度。在这个模型中，ILSVRC中的分类器被丢在了全连接网络中，并且使用逐像素的损失和上采样模块做了针对稠密
这本身是一篇准备进行的刊印的顶级期刊JournalofFinance论文，注意第一个时间点2010年4月。当时陈龙与张橹的论文中对经典的FamaFrench三因子模型进行了挑战，并用了一个会让三因子的原作者内心一万只草泥马奔腾的词"Better"。
从LSTM模型原文开始，对LSTM模型提出的动机，所采取的机制、设计的模型、算法进行了梳理。对现今采用的主流的LSTM进行了介绍，对LSTM的性能进行了阐述和总结。
下图是这篇论文的核心模型示意图。该模型是在传统的RNN上加入了attention机制（即红圈圈出来的部分），通过attention去学习一幅图像要处理的部分，每次当前状态，都会根据前一个状态学习得到的要关注的位置l和当前输入的图像，去处…
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该篇论文（以下简称为LAMA论文）是较早对语言模型中包含的事实知识进行正式、系统化探索的论文，提出了将语言模型作为知识库这一概念（以下简称为LMasKB），并构建了一个数据集（以下简称为LAMA数据集）用于对模型存储知识的能力进行评估。
VGG卷积神经网络是由牛津大学在2014年提出来的模型，当这个模型被提出来时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷进神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的效果。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性的关键部分。
有相当多的CNN模型正在开发，这反过来使作者可以在具有挑战性的标准人类活动识别数据集上做相关的应用研究。在2015年的一篇论文中提出了另一种有趣的方法，论文名为《HumanActivityRecognitionUsingWearableSensorsbyDeepConvolutionalNeural
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