第1002期机器学习日报(2017-06-16)

来源:互联网 发布:失业金数据是什么 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 08:15

机器学习日报 2017-06-16

  • DeepMind新神经网络学会关系推理@网路冷眼
  • 谷歌开源计算机视觉模型MobileNets:专为不同级别移动设备优化@网路冷眼
  • 如何通过OpenFace实现人脸识别框架@网路冷眼
  • WWW 2017 精选论文解读@网路冷眼
  • 基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER@机器之心Synced

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今日焦点 (5)

网路冷眼网页版2017-06-16 23:15

深度学习 算法 神经网络

【重磅 | DeepMind新神经网络学会关系推理,还击败了人类】http://t.cn/RSFThJR Google旗下的DeepMind最近开发出了一种用于关系推理的人工神经网络,缩小了人工智能与人类在关系推理方面的差距。 ​

网路冷眼网页版2017-06-16 22:45

视觉 行业动态

【谷歌开源计算机视觉模型MobileNets:专为不同级别移动设备优化】http://t.cn/RSFt5pO 谷歌刚刚对外发布了开源计算机视觉模型MobileNets。MobileNets是一系列为移动和嵌入式设备设计的计算机视觉模型,它可以利用设备有限的资源高效运行,并提供尽可能高的准确率。 ​

网路冷眼网页版2017-06-16 22:30

深度学习 视觉

【如何通过OpenFace实现人脸识别框架】http://t.cn/RSFqHBe 本文中,笔者将介绍OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值。 ​

网路冷眼网页版2017-06-16 21:30

数据科学

【Etsy 数据科学主管洪亮劼带你读:WWW 2017 精选论文】http://t.cn/RSsIuuU 人工智能和机器学习领域的学术论文汗牛充栋。每年的各大顶级会议、研讨班录用好几千篇论文,即便是亲临现场也很难追踪到所有的前沿信息。在时间精力有限的情况下,选择精读哪些论文,学习哪些热门技术就成为了AI学者和从业人…全文:http://m.weibo.cn/1715118170/4119378389850099…全文:http://m.weibo.cn/1715118170/4119378389850099 ​

机器之心Synced网页版2017-06-16 21:19

算法 自然语言处理 神经网络

【资源 | 基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER】本文主要介绍了一种基于神经网络的命名实体识别系统 NeuroNER,希望对自然语言处理感兴趣的同学有所帮助。http://t.cn/RSeMyMX ​

最新动态

2017-06-16 (15)

网路冷眼网页版2017-06-16 23:45

算法 应用 自然语言处理 机器人 强化学习

【监督学习×强化学习,Facebook让聊天机器人学会谈判】http://t.cn/RoPiuTb 通过监督学习+强化学习,这个聊天机器人不仅能理解字词和语义的对应关系,还能针对自己的目标跟别人进行协商讨论达成一致。 ​

张铭PKUCS网页版2017-06-16 22:39

会议活动 深度学习 ICML 会议 活动

唐建 @chuckpku 北大理一1126学术报告,爆满棚加座。唐建的蒙特利尔助理教授身份,特别是作为深度学习大牛Bengjo的MILA组科研新锐主力,以及他的机器学习顶级会议ICML2014 best paper,LINE 的WWW2015 most cited paper, LargeVis 的WWW2016最佳论文提名,等等。太有感召力!http://t.cn/zQhKugu ​

慕课网网页版2017-06-16 22:35

架构 Hadoop Python R语言 可视化

【Python/大数据/云计算方向学习资源】 1、Python数据分析-基础技术篇:http://t.cn/RasiEwB 2、Python-走进Requests库:http://t.cn/RSjVEyP 3、R语言之数据可视化:http://t.cn/RaXge9S 4、Python 爬虫工程师必学:http://t.cn/RXn7cIv 5、Hadoop大数据平台架构与实践:http://t.cn/R20fILr ​

网路冷眼网页版2017-06-16 22:22

深度学习 代码

【Examples to get started with Deep Learning without learning any of the math】http://t.cn/Ro7a7ex 在没有学习任何数学的情况下开始深入学习的15个例子。干货! ​

PaperWeekly网页版2017-06-16 21:58

算法 论文 神经网络

Neural Models for Key Phrase Detection and Question Generation #问题生成# 本文研究的是如何从documents中生成问题,首先通过QA pairs dataset训练出一个提取key phrase的模型,然后基于key phrase用seq2seq生成问题。本文可以用来生成大量不错的QA pairs。 论文地址:http://t.cn/Ro7feka ​
IT技术头条网页版2017-06-16 21:54

视觉 资源

【二维码的生成与识别】大学最后一次课程设计,居然是数字图像处理。可以想象有多为难,对于一个普通的二本学生来说,这无疑是一个挑战。好在老师对我们放低了要求,可以站在巨人的肩膀上,可以从网上down别人的代码,但是一定要弄懂。我们组选择题目的是… 详戳→http://t.cn/RoPL4Pc 作者→ (孙…全文: http://m.weibo.cn/1748246753/4119384610342258 ​
微博机器学习网页版2017-06-16 18:30

会议活动 KDD 代码 行业动态 会议

【腾讯机器学习平台angel开源】深圳 – 腾讯大数据已在Github上推出面向机器学习的第三代高性能计算平台Angel的代码。去年 12 月腾讯大数据在 KDD China 技术峰会上宣布准备开源,经过半年的准备后,正式开源代码:http://t.cn/RoPmbuU。 ​
微软研发网页版2017-06-16 18:16

应用 自然语言处理 机器翻译 机器人 周明

#我在微软做研发#【周明:未来5-10年,自然语言处理将走向成熟】近日,@微软亚洲研究院 副院长周明博士在“自然语言处理前沿技术分享会”上,与大家分享了微软在机器翻译、中国文化、聊天机器人和阅读理解的最新进展。自然语言处理(NLP)是微软亚洲研究院深耕已久的领域,语言智能是人工智能皇冠上的…全文:http://m.weibo.cn/2841943860/4119329760648034 ​

大数据资讯bigdata网页版2017-06-16 17:48

经验总结 算法 Python 博客 数据科学

【如何使用 Python 开始建立你的数据分析项目】现在有很多博文对复杂的机器学习算法和前沿的技术进行了展示,而这也促使数据科学家们慢慢变成了”社交控”( FOMO )。但数据分析的基本内容究竟是什么样的?你应当…http://t.cn/RohogmK ​

张磊-机器学习-李亦然网页版2017-06-16 16:47

深度学习 算法 分类

Deep Learning for Vehicle Detection and Classification,这个资源库不错http://t.cn/RohVcvu ​
wx:机器之心网页版2017-06-16 16:22

深度学习 算法 神经网络

「学界 | 通过流量识别加密视频内容:以色列学者提出神经网络攻击模型」利用视频流量数据,研究者们开发的深度学习算法可以识别出用户观看的视频内容,而识别准确率高达99%。http://hao.memect.cn/up

wx:机器之心网页版2017-06-16 16:21

视觉 行业动态

「业界 | 谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统」在谷歌,研究人员开发了最高水平的计算机视觉机器学习系统,不仅可以用于谷歌自身的产品和服务,还可以推广至整个研究社区。http://hao.memect.cn/uo

wx:机器之心网页版2017-06-16 16:21

深度学习 智能汽车

「深度 | 解读神经形态计算:从基本原理到实验验证」神经形态计算或许会是超大规模机器和人工智能应用(例如自动驾驶)未来的基石。 http://hao.memect.cn/un

wx:将门创投网页版2017-06-16 16:21

深度学习 视觉 资源 PDF 袁路

「干货 | MSRA袁路:深度学习如何让图片和视频在不同的艺术风格间自如切换?」获取完整PDF+视频回顾>>关注“将门创投”(thejiangmen)微信公众号,回复“170616”获取下载链接。http://hao.memect.cn/uf

爱可可-爱生活网页版2017-06-16 15:45

经验总结 Richard Mason 博客 代码 统计

【机器学习贝叶斯方法MNIST实践入门】《MNIST For ML Beginners: The Bayesian way》by Sreekumar Thaithara Balan, Fergus Simpson, Richard Masonhttp://t.cn/RSD54yw GitHub:http://t.cn/RohAlSj ​

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