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Notes
The notes for Math, Machine Learning, Deep Learning and Research papers.
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Deep Learning Drizzle
Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these exciting lectures!!
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Some JavaScript works published as demos, mostly ML or DS
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Ciff
Cornell Instruction Following Framework
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Catalyst
Accelerated deep learning R&D
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Conversational AI Reading Materials
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Applied Ml
📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production.
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Fast abs rl
Code for ACL 2018 paper: "Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting. Chen and Bansal"
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Machine Learning Notebooks
Machine Learning notebooks for refreshing concepts.
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Minerva
Meandering In Networks of Entities to Reach Verisimilar Answers
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Coursera
Quiz & Assignment of Coursera
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AI Research Platform for Reinforcement Learning from Real Panoramic Images.
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Machine learning examples
A collection of machine learning examples and tutorials.
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Blocks World -- Simulator, Code, and Models (Misra et al. EMNLP 2017)
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Dl Nlp Readings
My Reading Lists of Deep Learning and Natural Language Processing
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Accelerated Reinforcement Learning for Sentence Generation by Vocabulary Prediction
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Open Machine Learning course at MIPT
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The codes of paper "Long Text Generation via Adversarial Training with Leaked Information" on AAAI 2018. Text generation using GAN and Hierarchical Reinforcement Learning.
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arXivTimes

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Contents

  • Article Summaries
    • 論文の一言まとめ、また概要をIssueで管理しています。
  • Datasets
    • 機械学習に利用可能なデータセットをまとめています。
  • Tools
    • 機械学習モデルの実装に役立つツールをまとめています。
  • Conference Related Papers
    • arXivTimesに投稿された論文のうち、学会に提出された論文を年代ごとにまとめています。
    • NIPS
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  • Issueのより詳細な内容について記載を行う場合は、担当者に(Assignees)自分を設定してください。これは読んでいる論文のバッティングを防ぐための措置です
  • 論文の内容に応じて、Labelをつけてください(現時点ではContributorのみ付与可能なので、投稿頂いた場合こちらで付与を行わせていただきます)
  • コメントには、論文を読んでの所感や評価、また理解が難しい点などがあったらその旨を記載してください
  • 論文が学会に採択された場合、投稿した論文のコメントにてご連絡ください。Projectページに反映します。

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