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  CSDN AI 周刊 2019-07-19 第58期  
 
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“只讲技术，拒绝空谈！”2019 AI开发者大会将于9月6日-7日在北京举行，这一届AI开发者大会有哪些亮点？一线公司的大牛们都在关注什么？AI行业的风向是什么？2019 AI开发者大会，倾听大牛分享，聚焦技术实践，和万千开发者共成长。

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  AI技术精选  
 
  读完这45篇论文，“没人比我更懂AI了”  
AI领域的发展会是IT中最快的。我们所看到的那些黑科技，其后无不堆积了大量论文，而且都是最新、最前沿的论文。从某种角度来讲，它们所用的技术跟书籍里的内容确实不是一个时代。要想与时俱进，就必须改变思路——从论文入手。今天给大家介绍45篇让你跟上AI时代的论文，读完后，相信你会比“全知全能”的特朗普更了解AI一分。
 
  什么限制了GNN的能力？首篇探究GNN普适性与局限性的论文出炉！  
GNN是目前机器学习领域的热门网络之一，肯多研究与技术分享相比不可知的深度学习网络模型，GNN有哪些吸引我们的优势及硬核实力。然而，GNN 是完美的吗？有什么缺点？在何种情况下，GNN 是无法发挥其能力的？近日，在 arXiv 上发布了一篇论文，专门研究探讨了GNN在普适性与学习局限性等问题。
 
  扶稳！四大步“上手”超参数调优教程，就等你出马了 | 附完整代码  
在本文中，我们将为大家介绍如何对神经网络的超参数进行优化调整，以便在 Beale 函数上获得更高性能，Beale 函数是评价优化有效性的众多测试函数之一。
 
  码农们的「血与泪」：新零售「全渠道中台」的前世今身  
新零售时代已经到来，传统大型零售商家们也在追逐技术潮流，希望通过中台建设来支撑业务发展。然而中台建设非一夕之功，大多数的探索都折戟沉沙，踩过的坑更是不计其数。前事不忘，后事之师，本文就将以技术更迭为主线，通过传统零售行业的码农们一次次血与泪的教训，告诉你到底什么才是符合中国国情的「全渠道中台」？
 
  谷歌新研究：基于数据共享的神经网络快速训练方法  
本文应用数据共享和并行流水线的思想，在一个数据读入和预处理周期内多次重复使用上一次读入的数据进行训练，有效降低模型达到相同效果所需的总 epoch 次数，在算法层面实现对训练过程的加速。
 
  基于GEMM实现的CNN底层算法被改？Google提出全新间接卷积算法  
本文介绍的内容主要聚焦Google 的一项最新工作：改变基于 GEMM 实现的 CNN底层算法提出的新方法。通用矩阵乘法（General Matrix Multiply, GEMM）是广泛用于线性代数、机器学习、统计学等各个领域的常见底层算法，其实现了基本的矩阵与矩阵相乘的功能，因此算法效率直接决定了所有上层模型性能，目前主流的卷积算法都是基于GEMM来实现的。来自谷歌的Peter Vajda在ECV2019中提出了一种全新的间接卷积算法，用于改进GEMM在实现卷积操作时存在的一些缺点，进而提升计算效率。
 
  Fast.ai：从零开始学深度学习 | 资源帖  
近日，Fast.ai 发布一门新课程——从零开始学深度学习（Deep Learning from the Foundations），该课程由 Jeremy Howard 教授，展示了如何从头开始构建最先进的深度学习模型。
 
  追溯XLNet的前世今生：从Transformer到XLNet  
今年6月，CMU与谷歌大脑提出全新XLNet，基于BERT的优缺点，XLNet提出一种泛化自回归预训练方法，在20个任务上超过了BERT的表现，并在18个任务上取得了当前最佳效果！从BERT到XLNet，预训练模型在不断进步，本文将解读XLNet 的诞生过程，回顾它的前世今生。
 

  业界精选  
 
  中文repo“霸榜”GitHub Trending，国外开发者不开心了  
到底是什么原因让 Balazs 觉得中文 repo“霸榜”是在破坏 GitHub Trending？
 
  江湖又现中科大少年班的传说  
近日，《日本经济新闻》的一则报道指出：在左右着企业、国家和地区发展的人工智能领域，中科大少年班的人才支撑着中国的发展。中国自动驾驶公司百度的总裁张亚勤、前阿里云人工智能首席科学家的闵万里、AI芯片的初创企业寒武纪科技 CEO 陈天石均来自于这个神奇的少年班。中科大少年班究竟是一个什么样的存在？中科大为何能对中国 AI 领域产生如此大的影响？
 

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