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1.【免费书：可解释的机器学习】《Interpretable Machine Learning - A Guide for Making Black Box Models Explainable》by Christoph Molnar 

https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/

By 爱可可-爱生活

2.这是深度增强学习的一个综述《DEEP REINFORCEMENT LEARNING: AN OVERVIEW》，不算那么长，70页吧，但把比较新的，比如Deep Q-network介绍得比较细，很值得一看

https://www.aminer.cn/archive/deep-reinforcement-learning-an-overview/58d82fced649053542fd6c0e

By 唐杰THU

3.【2017深度学习优化研究亮点】《Optimization for Deep Learning Highlights in 2017》by Sebastian Ruder

http://ruder.io/deep-learning-optimization-2017/index.html

By 爱可可-爱生活

4.英伟达、UC伯克利联合研究：条件GAN高分辨率图像合成与语义编辑pix2pixHD（论文+代码）

http://mp.weixin.qq.com/s/_PlISSOaowgvVW5msa7GlQ

By 新智元

5.可视化语音分析：深度对比Wavenet、t-SNE和PCA等算法

https://mp.weixin.qq.com/s/u1UnAuGllcWn8Ik5wDPY6w

By 机器之心

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