接收类型参数的类和特质是“泛型”的,但是它们生成的类型是"参数化". ”泛型“的意思是我们用一个泛化的类或特质来定义许许多多具体的类型. 如果说S是类型T的子类型,那么Queue[S]应不应该被当作Queue[T]的子类型? 如果是,可以说Queue特质在类型参数T上是协变的(convariant). trait Queue[+T] {  ... } 在类型形参前面上+表示子类型关系在这个参数上是协变. trait Queue[-T] { ... } 如果说T是类型S的子类型,则表示Q…

Top Deep Learning Projects A list of popular github projects related to deep learning (ranked by stars). Last Update: 2016.08.09 Project Name Stars Description TensorFlow 29622              Computation using data flow graphs for scalable machine lear…

Why Deep Learning Works – Key Insights and Saddle Points A quality discussion on the theoretical motivations for deep learning, including distributed representation, deep architecture, and the easily escapable saddle point. By Matthew Mayo. This post…

机器学习算法大致可以分为三种: 1. 监督学习(如回归,分类) 2. 非监督学习(如聚类,降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢? 增强学习(reinforcementlearning, RL)又叫做强化学习,是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一. 定义: Reinforcement learning is learning what to do ----how to map situations to actions ---- so as to maximize a numerica…

[入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program…

How to Conduct High-Impact Research and Produce High-Quality Papers Contents From Slide Russell Group is the Ivy League of UK 顶级期刊 IEEE, ACM 做研究要有可持续性,最好是基于团队以往的成果 顶级的研究:现实应用中的难题:敢于挑战世界难题 How to identify an important and timely research project ? 关注顶…

Theano – CPU/GPU symbolic expression compiler in python (from MILA lab at University of Montreal) Torch – provides a Matlab-like environment for state-of-the-art machine learning algorithms in lua (from Ronan Collobert, Clement Farabet and Koray Kavu…

下载方式 根据你的操作系统下载不同的 BiliDrive 二进制. 执行: bilidrive download <link> 链接 文档 链接 Webpack 中文指南.epub (409.01 KB) bdrive://ce58b7b58292296a61a97de1f89c62b66da24ab6 OpenIntro Statistics 3e.pdf (7.17 MB) bdrive://ef01910ee34f0a1c91d9435f750a49c6ac1bc5fa AngularJ…

下载方式 根据你的操作系统下载不同的 BiliDrive 二进制. 执行: bilidrive download <link> 链接 文档 链接 斯坦福 cs224d 深度学习与自然语言处理讲义.epub (2.87 MB) bdrive://2771ca27aa5f0eb73bcf9591ee127c2d51270617 Matplotlib 用户指南.epub (4.67 MB) bdrive://0376e03bdbf46d1670cd8d955ccde094e226a2f8 OllyD…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 3 Learning Theory 3.1 Regularization and model selection 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,…