2020上半年收集到的優質AI文章 – 機器學習和深度學習方向
一文讀懂機器學習
機器學習應補充哪些數學基礎？
簡單梳理一下機器學習可解釋性（Interpretability）
什么是CNN？機器學習入門貼，Facebook員工打造，47k訪問量
如何提高模型性能？這幾個方法值得嘗試 | CSDN 博文精選
機器學習模型的超引數優化
機器學習的中流砥柱：用于模型構建的基礎架構工具有哪些？
機器學習“七宗罪”：影響可信度的七個常見錯誤
吐血整理：機器學習的30個基本概念，都在這里了（手繪圖解）
機器學習性能優化全解
15個最流行的GitHub機器學習專案
為什么機器學習專案非常難管理？
機器學習專案模板：ML專案的6個基本步驟
一次性掌味訓器學習基礎知識脈絡 | 百萬人學AI
這應該是全網最好的「機器學習」科普文
一文看懂 AI 訓練集、驗證集、測驗集（附：分割方法+交叉驗證）
機器學習模型太大難部署？這里有 3 個解決方案
4個步驟成功構建出一個機器學習團隊
自動機器學習：團隊如何在自動學習專案中一起作業？
一文看懂深度學習（白話解釋+8個優缺點+4個典型演算法）
深度學習概述：NLP vs CNN
沈向洋：從深度學習到深度理解
深度學習之父Hinton：下一代神經網路
CNN、RNN、GAN都是什么？終于有人講明白了
陶大程院士：深度學習“泛化”理論的回顧與前沿
深度學習框架大PK：TNN決戰MNN，ncnn依舊經典
從LeNet到EfficientNet：CNN的演變和特點總結
一文讀懂深度學習中的各種卷積
中國科學院徐俊剛：自動深度學習解讀
深度學習加速：演算法、編譯器、體系結構與硬體設計
深度學習基礎(基本概念、優化演算法、初始化、正則化等)
走進深度學習：一文帶你深入了解Deep Learning演算法
深度學習的昨天、今天和明天
深度學習模型那么多，科學研究選哪個？
AI 四巨頭 Google、DeepMind、Microsoft、Uber 深度學習框架大比拼
LSTM之父發文：2010-2020，我眼中的深度學習十年簡史
深度學習簡明教程
深度學習必懂的13種概率分布
CNN網路結構的發展：從LeNet到EfficientNet
火爆的圖機器學習，2020年將有哪些研究趨勢？
圖深度學習：成功，挑戰以及后面的路
11種主要神經網路結構圖解
中科院計算所沈華偉：圖神經網路表達能力的回顧和前沿
萬字長文帶你入門 GCN
大熱下的 GNN 研究面臨哪些“天花板”？未來的重點研究方向又在哪？
北郵教授石川：圖神經網路需要解決的幾個關鍵問題
「十項全能」圖神經網路能干嘛?
Multi task learning多任務學習背景簡介
Google 多任務學習框架 MMoE
多任務學習-Multitask Learning概述
MobileNetV1/V2/V3簡述 | 輕量級網路
少標簽資料學習，54頁ppt
了解GAN背后的設計，訓練，損失函式和演算法
歷時 6 年發展，GAN 領域當下最熱門的“弄潮兒”都有哪些？
史上最全GAN綜述2020版：演算法、理論及應用
中國聯邦學習「五大流派」
聯邦學習最新研究趨勢
聯邦學習
聯邦學習：AI大規模落地又一革命性突破
注：自2020-1 至 2020-7
2020-8-3 整理與蘇州市，
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