本文针对大规模无线环境中射频指纹识别（RF fingerprinting）面临的可扩展性挑战展开研究。研究人员提出了一种新颖的MAsked Denoising autoEncoder（MADE）架构，该架构通过嵌入相似性匹配和双目标训练，克服了传统分类模型封闭集假设的局限，实现了可扩展且稳健的 ...

For English reader,please refer to English Version. 随着深度学习的发展，使用深度学习解决相关通信领域问题的研究也越来越多。作为一 ...

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本篇文章主要概括了关于贝叶斯深度学习的综述：A Survey on Bayesian Deep Learning。内容包括贝叶斯深度学习的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。 一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境，还要能“推断”关系及其不确定性。

本项目对中文版《动手学深度学习》（第一版）中的代码进行整理，并参考一些优秀的GitHub项目给出基于PyTorch的实现方法。为了方便阅读，本项目给出全书PyTorch版的PDF版本。欢迎大家Download，Star，Fork。除了原书内容外，我们还为每一章增加了本章附录 ...

导语：联邦学习有望有效聚合各机构从私有数据中本地习得的知识，从而进一步提高深度模型的准确性、稳健性与通用化能力。 雷锋网消息，日前，英伟达与伦敦国王学院以及一家法国初创公司Owkin合作，在新成立的伦敦医学影像与人工智能中心中应用了联邦 ...

Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。 自然地，我们就得到了输入I的几种不同表示 ...