两篇文章确实不错。https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650729976&idx=1&sn=1f2e64ae2baefd82fd6dcac86d2cc77e&chksm=871b2986b06ca0907fdc335b8f79f0c15cc4393ec45f89ad93d3c9a899c05224dc16e244

文章写得挺好，故转载来。http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652001197&idx=1&sn=4239318655806de8ed807d44cdb1b99c&chksm=f121275cc656ae4a3ad2dedc3b7a53b57fe92f76b97fc1c237bcf9e6a4cdb8adba67ff470d

感谢作者，写的非常好http://jacoxu.com/encoder_decoder/（博客原文）https://github.com/jacoxu/encoder_decoder（GitHub代码）https://github.com/farizrahman4u/seq2seq（seq2seq代码，非常好！）漫谈四种神经网络序

http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/12/17/3125418.html数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上  （关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布）导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文

偶尔用一次老忘。export http_proxy=http://162.105.*.*:80/wget http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar

总结的非常好，故转来，如果侵权，请告知，会及时删掉。大家还是去看原文好，作者的文章都不错：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411https://www.zhihu.com/people/professor-ho/posts写文章变形卷积核、可分

因为之后打算写一篇rewards设计的文章，所以看到这个文章觉得是个有力的出发点。另外，文章本身也很不错。https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2652002837&idx=5&sn=c966fdaab2dc651f644118af9686f712&chksm=f1212ee4c656a7f2f5509ab2b0

转自：https://the0demiurge.blogspot.com/2017/08/cross-entropy-method-cem.html 前言之前阅读Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels的时候，作者在文中最后提到“One should always try a BB gun before reaching for the...

【有中相同会议的小伙伴记得联系我哦，可以一起商量着把会议相关的事情做好】这篇文章是利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）做多智能体合作（multi-agent cooperation）。主要贡献点在于使用了一个attention机制 in a principled way，principle在，这个attention是基于agent modelling方...

转自：https://the0demiurge.blogspot.com/2017/08/cross-entropy-method-cem.html 前言之前阅读Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels的时候，作者在文中最后提到“One should always try a BB gun before reaching for the...