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周志华《开放环境机器学习》
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信息论揭开深度学习黑匣子？纽约大学Ravid博士论文《深度神经网络信息流》139页pdf探究信息瓶颈来解释深度学习理论
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伯克利最新《Transformer推理全栈优化》综述，45页pdf
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牛津大学Patrick231页博士论文全面阐述《神经微分方程》Jeff Dean点赞
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北大发布首篇《基于图神经网络的推荐系统》综述，211篇参考文献，已被ACM Computing Survey接受
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复旦发布首篇《多模态知识图谱构建与应用》综述论文，全面阐述现有MMKG技术体系与进展
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经典算法与神经网络如何结合？德国康斯坦茨大学Felix Petersen《可微算法学习》博士论文，162页pdf
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为什么深度学习泛化性好？Google发布82页《深度学习泛化性揭秘》论文提出相干性梯度理论来解释
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南大发布首篇《稳健深度半监督学习》综述论文，全面阐述现有RDSSL中分布、特征与标签损坏方法体系与进展
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TAMU最新《图神经网络可解释》综述论文，19页pdf阐述实例级与模型级解释
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重磅！80+位学者发布272页pdf《预测: 理论与实践》论文，百科全书式概述预测领域方法与实践体系
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AAAI2022最新「可解释人工智能XAI」视频报告，145页PPT阐述XAI- 从理论到动机、工业应用和编码实践
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【CMU-Paloma Sodhi博士论文】因子图的学习和推理与触觉感知的应用，
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