第1014期机器学习日报(2017-06-28)
来源:互联网 发布:耐克官方和淘宝旗舰店 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 20:11
机器学习日报 2017-06-28
- 神经网络激活函数优缺点综合参考清单
- 百度的开源中文主题建模工具集
- 机器学习博士竞争力对比:美国ML高薪岗位排名及职业发展分析
- 神经网络模型压缩技术
- 用TensorFlow和OpenCV打造实时识别应用
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今日焦点 (5)
爱可可-爱生活网页版2017-06-28 11:40
算法 神经网络
【神经网络激活函数优缺点综合参考清单】《Comprehensive list of activation functions in neural networks with pros/cons | Cross Validated》http://t.cn/RSqNZf6
算法 神经网络
【神经网络激活函数优缺点综合参考清单】《Comprehensive list of activation functions in neural networks with pros/cons | Cross Validated》http://t.cn/RSqNZf6
爱可可-爱生活网页版2017-06-28 20:53
自然语言处理代码 行业动态 语言学 主题模型
【百度的开源中文主题建模工具集,包含文档主题推断工具、语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型】’Familia – A Toolkit for Chinese Topic Modeling’ by Baidu GitHub:http://t.cn/RojxabJ
自然语言处理代码 行业动态 语言学 主题模型
【百度的开源中文主题建模工具集,包含文档主题推断工具、语义匹配计算工具以及基于工业级语料训练的三种主题模型】’Familia – A Toolkit for Chinese Topic Modeling’ by Baidu GitHub:http://t.cn/RojxabJ
爱可可-爱生活网页版2017-06-28 13:56
《Career reviews: Machine Learning PhD | 80,000 Hours》 http://t.cn/RolAdud 《机器学习博士竞争力对比:美国ML高薪岗位排名及职业发展分析》via:@新智元http://t.cn/RolAdug
《Career reviews: Machine Learning PhD | 80,000 Hours》 http://t.cn/RolAdud 《机器学习博士竞争力对比:美国ML高薪岗位排名及职业发展分析》via:@新智元http://t.cn/RolAdug
爱可可-爱生活网页版2017-06-28 13:37
算法 自然语言处理 行业动态 神经网络
《神经网络模型压缩技术》by 百度NLP via:@机器之心Synced http://t.cn/RolzjC2
算法 自然语言处理 行业动态 神经网络
《神经网络模型压缩技术》by 百度NLP via:@机器之心Synced http://t.cn/RolzjC2
爱可可-爱生活网页版2017-06-28 10:19
视觉 代码 数据科学
【用Tensorflow/OpenCV实现目标实时识别】《Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCV》by Dat Tranhttp://t.cn/RoNb1rf pdf:http://t.cn/RoWagoq GitHub:http://t.cn/RoNBD4p
视觉 代码 数据科学
【用Tensorflow/OpenCV实现目标实时识别】《Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCV》by Dat Tranhttp://t.cn/RoNb1rf pdf:http://t.cn/RoWagoq GitHub:http://t.cn/RoNBD4p
最新动态
2017-06-28 (8)
爱可可-爱生活网页版2017-06-28 20:49
视觉 代码
【YOLO的TensorFlow实现】’tensorflow implementation of ‘YOLO : Real-Time Object Detection’(train and test)’ by nilboy GitHub:http://t.cn/RojMQ3b
视觉 代码
【YOLO的TensorFlow实现】’tensorflow implementation of ‘YOLO : Real-Time Object Detection’(train and test)’ by nilboy GitHub:http://t.cn/RojMQ3b
自动化网官方微博网页版2017-06-28 17:46
自然语言处理
@张家俊MT 我们非常荣幸邀请到Facebook黄非老师百忙之中回自动化所访问,他将介绍Facebook影响17亿用户的#自然语言处理#平台 周五上午十点,中关村东路95号,中科院自动化所智能化大厦三层第一会议室,欢迎大家参加!
自然语言处理
@张家俊MT 我们非常荣幸邀请到Facebook黄非老师百忙之中回自动化所访问,他将介绍Facebook影响17亿用户的#自然语言处理#平台 周五上午十点,中关村东路95号,中科院自动化所智能化大厦三层第一会议室,欢迎大家参加!
微软亚洲研究院网页版2017-06-28 16:48
【程序帮你调Bug】程序编写中,找Bug、改Bug比写程序本身要麻烦的多。为此,北京大学、微软亚洲研究院和电子科技大学的研究人员联合开发了一种新技术ACS (Accurate Condition Synthesis)。该技术可以全自动修复软件系统中的缺陷,无需用户的干预。http://t.cn/RolWQnT
【程序帮你调Bug】程序编写中,找Bug、改Bug比写程序本身要麻烦的多。为此,北京大学、微软亚洲研究院和电子科技大学的研究人员联合开发了一种新技术ACS (Accurate Condition Synthesis)。该技术可以全自动修复软件系统中的缺陷,无需用户的干预。http://t.cn/RolWQnT
ArnetMiner网页版2017-06-28 16:32
架构 Gregory Piatetsky-Shapiro Spark代码
【分享】《Pitfalls in pseudo-random number sampling at scale with Apache Spark》在Apache Spark框架下实现随机数生成的大规模模拟http://t.cn/RolpeAm 代码:http://t.cn/RolpeAu 来源:Memo’s Island 作者:Gregory Piatetsky-Shapiro
架构 Gregory Piatetsky-Shapiro Spark代码
【分享】《Pitfalls in pseudo-random number sampling at scale with Apache Spark》在Apache Spark框架下实现随机数生成的大规模模拟http://t.cn/RolpeAm 代码:http://t.cn/RolpeAu 来源:Memo’s Island 作者:Gregory Piatetsky-Shapiro
技术头条网页版2017-06-28 14:10
视觉 算法
【提高人脸检测性能新模型HPM:近期,一篇新的技术Paper,在FDDB测试结果表明可以提高当前人脸检测的性能。本文简要摘录和介绍了有关HDM算法的部分内容。】 详见:http://t.cn/RolyG05 分享自@技术头条
视觉 算法
【提高人脸检测性能新模型HPM:近期,一篇新的技术Paper,在FDDB测试结果表明可以提高当前人脸检测的性能。本文简要摘录和介绍了有关HDM算法的部分内容。】 详见:http://t.cn/RolyG05 分享自@技术头条
CSDN网页版2017-06-28 13:27
会议活动 语音 行业动态 会议
【语音识别真的比肩人类了?听听阿里 iDST 初敏怎么说】中国人工智能大会(CCAI 2017)http://t.cn/Rt0r3Vs将于7月22-23日正式召开,大会期间阿里云 iDST 智能交互总监初敏将在“语言智能与应用”论坛上分享语音交互技术的趋势,在此之前,初敏接受了采访http://t.cn/Ro0cLMp
会议活动 语音 行业动态 会议
【语音识别真的比肩人类了?听听阿里 iDST 初敏怎么说】中国人工智能大会(CCAI 2017)http://t.cn/Rt0r3Vs将于7月22-23日正式召开,大会期间阿里云 iDST 智能交互总监初敏将在“语言智能与应用”论坛上分享语音交互技术的趋势,在此之前,初敏接受了采访http://t.cn/Ro0cLMp
新智元网页版2017-06-28 12:08
【新智元导读】微软的研究人员在近期创建了一套基于人工智能的系统,以学习如何在 20 世纪 80 年代风靡一时的电子游戏“吃豆小姐”中获得最高分。该系统运用了“分而治之”的方法,可广泛用于对 AI 代理(agents)进行训练,使之掌握能够增强人类能力的复杂任务。http://t.cn/RoW1NjB
【新智元导读】微软的研究人员在近期创建了一套基于人工智能的系统,以学习如何在 20 世纪 80 年代风靡一时的电子游戏“吃豆小姐”中获得最高分。该系统运用了“分而治之”的方法,可广泛用于对 AI 代理(agents)进行训练,使之掌握能够增强人类能力的复杂任务。http://t.cn/RoW1NjB
爱可可-爱生活网页版2017-06-28 10:12
深度学习 资源 Jonathan Sanito Roland Fernandez 课程
【微软免费课程:深度学习详解】“Deep Learning Explained | edX” by Sayan Pathak, Roland Fernandez, Jonathan Sanitohttp://t.cn/RoWXYRp
深度学习 资源 Jonathan Sanito Roland Fernandez 课程
【微软免费课程:深度学习详解】“Deep Learning Explained | edX” by Sayan Pathak, Roland Fernandez, Jonathan Sanitohttp://t.cn/RoWXYRp
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