第968期机器学习日报(2017-05-13)
来源:互联网 发布:数据库default怎么用 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 04:46
机器学习日报 2017-05-13
- AI科技评论专访Yann LeCun: 关于深度学习未来的14个问题
- 机器学习简史
- 机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数
- (Keras/TensorFlow)AnswerBot自动应答机器人构建
- 面向推荐系统的矩阵分解技术
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今日焦点 (5)
网路冷眼网页版2017-05-13 21:46
深度学习 Yann Lecun
【AI科技评论专访Yann LeCun: 关于深度学习未来的14个问题】只有经历过诋毁并坚持到底的人,才敢无惧争议并走向更大的成功。http://t.cn/Rao9Nqp
深度学习 Yann Lecun
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 21:49
【机器学习简史】《Brief History of Machine Learning》by Eren Golge http://t.cn/RXhLW19 pdf:http://t.cn/RaKOAXz
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一起大数据网页版2017-05-13 20:24
机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数-一起大数据 @数据分析招聘 http://t.cn/RaKcGrU
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 16:33
应用 资源 代码 幻灯片 机器人
【(Keras/TensorFlow)AnswerBot自动应答机器人构建】“Building AnswerBot with Keras and Tensorflow (slides & code)” by Avkash Chauhan GitHub:http://t.cn/Raom954
应用 资源 代码 幻灯片 机器人
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 06:26
算法 应用 资源 PDF 矩阵 数据科学 推荐系统
【面向推荐系统的矩阵分解技术】《Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems》Y Koren, R Bell, C Volinsky [Yahoo Research & AT&T Labs] (2009)http://t.cn/RaSYhy6
算法 应用 资源 PDF 矩阵 数据科学 推荐系统
【面向推荐系统的矩阵分解技术】《Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems》Y Koren, R Bell, C Volinsky [Yahoo Research & AT&T Labs] (2009)http://t.cn/RaSYhy6
最新动态
2017-05-13 (9)
爱可可-爱生活网页版2017-05-13 22:01
Kaggle Sung Kim 代码
【Kaggle案例解析】’KaggleZeroToAll – Kaggle problem solving’ by Sung Kim GitHub: http://t.cn/RaKjyTl
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 08:32
【2017年Quora的机器学习应用】《How does Quora use machine learning in 2017? – Quora》 http://t.cn/RaSn5Mu
【2017年Quora的机器学习应用】《How does Quora use machine learning in 2017? – Quora》 http://t.cn/RaSn5Mu
爱可可-爱生活网页版2017-05-13 06:51
深度学习 算法 Aaron Brown 代码 强化学习
【(TensorFlow)异步深度增强学习解随机迷宫】“Solving Random Mazes using Asynchronous Deep Reinforcement Learning” by Aaron Brown GitHub:http://t.cn/RaSTvsHhttp://t.cn/RaSYseS .
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 06:08
经验总结 深度学习 博客
【Caffe2在NVIDIA Volta平台新增16位浮点训练支持】《Caffe2 adds 16 bit floating point training support on the NVIDIA Volta platform | Caffe2》http://t.cn/RaXUbv9
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 06:07
深度学习 视觉 算法 资源 Andrew Candelaresi 神经网络视频
【CNN/LSTM图片描述】《Image Captioning Through Neural Networks(CNN and LSTM) – YouTube》by Andrew Candelaresihttp://t.cn/RaSjcb7 http://t.cn/RaSjc4F
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 05:25
深度学习 Behnam Neyshabur 论文
《Geometry of Optimization and Implicit Regularization in Deep Learning》B Neyshabur, R Tomioka, R Salakhutdinov, N Srebro [Toyota Technological Institute at Chicago & MSR Cambridge & CMU] (2017)http://t.cn/RaSl5Tz
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 05:13
深度学习 论文
《Net2Vec: Deep Learning for the Network》R Gonzalez, F Manco, A Garcia-Duran, J Mendes, F Huici, S Niccolini, M Niepert [NEC Labs Europe] (2017)http://t.cn/RaSl70Z
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 05:06
深度学习 自然语言处理 Harvey Mudd College 论文 情感分析
《Learning Representations of Emotional Speech with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》J Chang, S Scherer [Harvey Mudd College & University of Southern California] (2017)http://t.cn/RaiLWeB
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爱可可-爱生活网页版2017-05-13 04:54
深度学习 论文
《Program Induction by Rationale Generation:Learning to Solve and Explain Algebraic Word Problems》W Ling, D Yogatama, C Dyer, P Blunsom [DeepMind & University of Oxford] (2017)http://t.cn/RaSWRhk
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