绕池闲步看鱼游，正值儿童弄钓舟。

Learning to learn by gradient descent by gradient descent简介昨天DeepMind开源了基于TensorFlow的深度学习库——Sonnet。DeepMind之前发布的learning to learn的代码实际上就是基于Sonnet实现的。本文解决的是优化算法的学习问题。具体来说，机器学习中我们经常可以把优化目标表示成：标准的优化过程是更新如

图片风格转换：Neural Art简介本文标题：A Neural Algorithm of Artistic Style。解决的是一个有趣的问题，即给两幅图C(content)和S(style)，保留C的content，保留S的style，得到一副新的图像。例如：CNN的不同层编码了不同抽象层次的信息，可以借助不同层的Feature Map来对生成图像的content和style进行约束，见下图：N

End-to-end Learning of Driving Models from Large-scale Video Datasets简介采用基于感知的策略学习（perception-based policies）来完成复杂的自动驾驶行为，正在称为计算机视觉的一个重要研究方向。作者认为，虽然基于规则的方法取得了一定的成果，但是基于学习的方法才是终极方案，尤其是在处理复杂少见场景以及需要和多个ag

ResNext: Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks简介可以认为是ResNet的升级版。原理非常简单，一张图即可搞明白：这种思想可以有三种实现形式：作者实验发现，三种形式效果差不多，考虑计算性能，选择第三种。作者提出一个概念：把上述building block中除了short-cut以外的支路数量称为cardina