第1032期机器学习日报(2017-07-16)

机器学习日报 2017-07-16

• 金融知识图谱的现状和展望 – 文因互联@徐志明HIT
• 语义分割相关资源大列表 @爱可可-爱生活
• 基于TensorFlow打造强化学习API：TensorForce是怎样炼成的？@机器之心Synced
• AI相关速查表精选：AI/机器学习/深度学习/大数据@爱可可-爱生活
• 利用卷积自编码器对图片进行降噪@爱可可-爱生活

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全部20深度学习10算法7资源4经验总结3自然语言处理2 会议活动2 入门1 知识工程1

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今日焦点 (5)

徐志明HIT网页版2017-07-16 12:23

知识工程 知识库

金融知识图谱的现状和展望 – 文因互联（分享自 @知乎 专栏） · 作者：@西瓜大丸子汤http://t.cn/R61BZhl ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 20:40

代码

【语义分割相关资源大列表】’Awesome Semantic Segmentation’ by mrgloom GitHub: http://t.cn/RKltazM ​

机器之心Synced网页版2017-07-16 16:01

经验总结 算法 博客 强化学习

【深度 | 基于TensorFlow打造强化学习API：TensorForce是怎样炼成的？】TensorForce 是一个构建于 TensorFlow 之上的新型强化学习 API。强化学习组件开发者 reinforce.io 近日发表了一篇博客文章介绍了 TensorForce 背后的架构和思想。http://t.cn/RKWYpaD ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 14:27

深度学习 算法 Stefan Kojouharov 神经网络速查卡

【AI相关速查表精选：AI/机器学习/深度学习/大数据】《Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data》by Stefan Kojouharovhttp://t.cn/RKWa7J5 pdf:http://t.cn/RKWa7Jt ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 07:12

深度学习 代码

《利用卷积自编码器对图片进行降噪》by 天雨粟 http://t.cn/RK0RBzP GitHub:http://t.cn/RKOtH5I ​

最新动态

2017-07-16 (15)

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 20:43

入门 深度学习 资源 Patrick E. Github 代码

【深度学习超参大列表】’A curated list of awesome hyperparameters for deep learning’ by Patrick E. GitHub:http://t.cn/RKlt3CI ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 20:04

深度学习 资源 代码 课程

【MIR深度学习教程】“dl4mir: A Tutorial on Deep Learning for MIR” by Keunwoo Choi GitHub:http://t.cn/RKl4a8l ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 19:18

资源 自然语言处理 Bernadette Sharp Florence Sedes 书籍

【自然语言处理的认知方法】《Cognitive Approach to Natural Language Processing – 1st Edition》by Bernadette Sharp, Florence Sedes, Wieslaw Lubaszewski (Elsevier 2017)http://t.cn/RKlwS7N ​

专注云计算网页版2017-07-16 18:54

经验总结 算法 博客 强化学习

【深度 | 基于TensorFlow打造强化学习API：TensorForce是怎样炼成的？】TensorForce 是一个构建于 TensorFlow 之上的新型强化学习 API。强化学习组件开发者 reinforce.io 近日发表了一篇博客文章介绍了 TensorForce 背后的架构和思想。http://t.cn/RKWliRo ​

机器之心Synced网页版2017-07-16 13:52

算法 PCA Python 数据科学

【基于TensorFlow理解三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器】Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术：PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解，他还为其中每种相关算法编写了代码（也发布在了 GitHub 上）。http://t.cn/RKWIExv ​

屠龙的胭脂井网页版2017-07-16 13:48

会议活动 活动 神经科学

今天我其实是来学习吸毒人员成瘾机理和怎么戒断的研讨会的[笑cry]。唉呀妈呀，越听越觉得，这是大坑[doge][二哈]。搞人工智能或者VR或者脑科学戒毒，太难了[允悲]，真没法产业化[二哈]。现在这些新型毒品太厉害了。我对坚持搞戒毒这些研究人员非常非常尊敬，但我真没法入这个大坑[允悲]，太难了[允悲] ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 13:41

深度学习 资源 PDF 代码

【NTIRE2017超分辨率挑战赛优胜方案(及论文)】“NTIRE2017 Super-resolution Challenge: SNU_CVLab” by limbee GitHub:http://t.cn/RKWfFkW ref:《Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution》[Seoul National University] (2017) http://t.cn/RKWfFk0 ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 08:07

会议活动 自然语言处理 NLPCC 代码 会议

‘(TensorFlow)NLPCC2017(中文)新闻标题分类示例代码以及数据描述’ by NLP Group at Fudan University GitHub:http://t.cn/RKOI7sI ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 06:48

深度学习

《One Shot Learning with Siamese Networks in PyTorch》by Harshvardhan Gupta http://t.cn/RKO5OOV pdf:http://t.cn/RKO5OOI ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 06:27

经验总结 Python 博客 代码 分布式学习

【分布式机器学习与部分同态加密】《Distributed machine learning and partially homomorphic encryption》by Giorgio Patrini Part1:http://t.cn/RKOqmhi GitHub:http://t.cn/RKOqmhx ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 06:07

算法 代码 异常检测

【异常检测与概率编程】《Anomaly Detection & Probabilistic Programming》http://t.cn/RqQatsG ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 05:47

深度学习 算法 代码 分类 论文 神经网络

《Tensor-Train Recurrent Neural Networks for Video Classification》Y Yang, D Krompass, V Tresp [Ludwig Maximilian University of Munich & Siemens AG] (2017)http://t.cn/RKOGjgK GitHub:http://t.cn/RKOGjgo ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 05:43

深度学习 De Barcelona 论文 统计

《SigNet: Convolutional Siamese Network for Writer Independent Offline Signature Verification》S Dey, A Dutta, J. I Toledo, S K. Ghosh, J Llados, U Pal [Universitat Autonoma de Barcelona & Indian Statistical Institute] (2017)http://t.cn/RKOGNkj ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 05:30

深度学习 代码 论文

《Deep Learning with Topological Signatures》C Hofer, R Kwitt, M Niethammer, A Uhl [University of Salzburg & UNC Chapel Hill] (2017)http://t.cn/RKOGcWf GitHub(coming…):http://t.cn/RKOGcWI ​

爱可可-爱生活网页版2017-07-16 05:18

深度学习 算法 论文 神经网络

《Graph Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting》Y Li, R Yu, C Shahabi, Y Liu [University of Southern California] (2017)http://t.cn/RKOG7JP ​