第967期机器学习日报(2017-05-12)

机器学习日报 2017-05-12

• 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型@ArnetMiner
• PyData 2017上22个必看深度学习/机器学习/数据科学报告@爱可可-爱生活
• 有监督相似性学习：基于相似问题数据的对称关系学习@ChatbotsChina
• Quora 是如何使用机器学习的@湾区日报BayArea
• 面向阅读理解与QA的大规模语料集TriviaQA@爱可可-爱生活

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全部28深度学习9算法6自然语言处理5 应用5 资源5 经验总结3 视觉2 入门1 进化计算1

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今日焦点 (5)

ArnetMiner网页版2017-05-12 10:07

算法 HMM Yang Eninala

【分享】《如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？》 http://t.cn/RaXwTOR 来源：知乎 回答者：Yang Eninala ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-12 20:44

经验总结 深度学习 Python 博客 数据科学

【PyData 2017上22个必看深度学习/机器学习/数据科学报告】《22 must watch talks on Python for Deep Learning, Machine Learning & Data Science (from PyData 2017, Amsterdam)》by Sunil Rayhttp://t.cn/RaaH89q ​

ChatbotsChina网页版2017-05-12 17:52



有监督相似性学习：基于相似问题数据的对称关系学习 By 云栖社区 http://t.cn/RaXtEIf ​

湾区日报BayArea网页版2017-05-12 14:05



【Quora 是如何使用机器学习的】图文并茂地简述了机器学习在Quora的具体应用：理解问题，如对问题加标签归类、去重；匹配问题与最可能回答该问题的专家，如把问题推到相关用户的feed上；feed上的问题、答案排序；优化广告投放 | 简评：http://t.cn/RaXTt1v 原链：http://t.cn/RaXTt1h #湾区日报# ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-12 13:22

资源 自然语言处理 PDF 代码 教育网站 问答系统

【面向阅读理解与QA的大规模语料集TriviaQA】“TriviaQA: A Large Scale Dataset for Reading Comprehension and Question Answering”http://t.cn/Ra6xlVc GitHub:http://t.cn/RaXp2lW ref:http://t.cn/RaXp2l0 ​

最新动态

2017-05-12 (23)

ArnetMiner网页版2017-05-12 21:17

经验总结 应用 自然语言处理 博客 社交网络

【分享】《Machine Learning, NLP and Network Analysis-Guided Medical Research : A Case Study》案例研究：基于机器学习、NLP和网络分析的医学研究。http://t.cn/Raa3ywc 作者：Themos Kalafatis 来源：作者blog ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-12 20:33

算法 应用 代码 机器人

【算法交易/量化交易开发平台StockSharp】’StockSharp – Algorithmic trading and quantitative trading open source platform to develop trading robots (stock markets, forex, bitcoins and options).’http://t.cn/RaaYFKd GitHub:http://t.cn/RaaYFKg ​

CSDN网页版2017-05-12 18:29

算法 可视化 神经网络

【详解TensorBoard如何调参】TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。http://t.cn/RaJyYfK ​

ZD至顶网网页版2017-05-12 18:22

应用 自然语言处理 机器人

发布了头条文章：《所见即所得：微软AI聊天机器人的冷酷现实》 http://t.cn/RaaVN9e ​

TechWeb网页版2017-05-12 17:57

应用 机器人 马宇驰

#IT龙门阵# 预告：【人工智能时代的“大脑”是如何打造的？】与人脑相比“智能大脑”在哪些领域会胜出？5月18日晚，我们特邀三角兽科技创始人董事长兼COO马宇驰、三角兽联合创始人亓超做客第216期IT龙门阵，来分享机器人“大脑”是如何打造出来的？人工智能商业化还有多远？报名：http://t.cn/Raa7zhw ​

北大新媒体网页版2017-05-12 16:29

进化计算 算法 资源 行业动态 课程 视频 吴恩达 智能汽车

#研究分享#【YouTube上有关机器学习最火的十个视频】超级玛丽—电子游戏中的机器学习：http://t.cn/R2YujAA；斯坦福机器学习课程（by吴恩达）：http://t.cn/RaavOfc；谷歌自动驾驶AI：http://t.cn/RqE75o5；遗传算法：http://t.cn/RaavOff；TensorFlow—开源的机器学习：http://t.cn/RUpYbYU；你好，世…全文：http://m.weibo.cn/1711479641/4106619056696743 ​

视觉机器人网页版2017-05-12 15:44

深度学习 代码

5分钟讲解PyTorch，我将解释PyTorch的主要特征，并将其与目前世界上最流行的深层学习框架（Tensorflow）进行比较。 然后，我们将写出一个简短的PyTorch脚本来获得语法感受。 这个lib非常快速地流行起来，这是这个令人难以置信的领域的本质。 Code for this video:http://t.cn/RahPKW1 More Learning Re…全文： http://m.weibo.cn/5501429448/4106607744948988 ​

机器之心synced网页版2017-05-12 14:39

神经科学

中科院「脑科学与人工智能」论坛，四场报告概要+两大研究方向解读+两项专题讨论实录 http://t.cn/RaXRMwh 5 月 8 日，由中国科学院学部主办的「脑科学与人工智能」科学与技术前沿论坛召开，本论坛从脑科学如何支持人工智能的发展和类脑智能的态势与发展研讨两个议题切入，邀请了相关领域的院士、教授、…全文：http://m.weibo.cn/3996876140/4106591387157363 ​

一起大数据网页版2017-05-12 14:20

李飞飞吴恩达

AI和机器学习领域6大顶级专家盘点：吴恩达李飞飞在列 – OPEN资讯 http://t.cn/RaXQAmz ​

专注云计算网页版2017-05-12 14:18

入门 深度学习 特征工程

【入门级攻略：机器学习VS深度学习】本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，特征工程、问题解决方式、执行时间及可解释性等方面的区别，对于新手入门有很大启示意义。http://t.cn/RaitUXt ​

新智元网页版2017-05-12 13:00



【新智元导读】 2017年微软开发者大会（Build），人工智能自然成为最大看点。新智元受邀全程参加了微软本年度的Build大会，带来大会盛况的现场直击。如果用一句话总结微软在该公司年度开发者大会Microsoft Build 2017上想要强调的微软AI发力方向，可以说是“最好的AI是让用户感受不到的AI”。…全文：http://m.weibo.cn/5703921756/4106566447529659 ​

新智元网页版2017-05-12 12:58

Harry Shum行业动态 沈向洋

【新智元导读】 微软全球执行副总裁、微软人工智能及微软研究事业部负责人沈向洋博士（Harry Shum）在 Build 大会发表主旨演讲后，接受了包括新智元在内的几家受邀媒体的采访。他在采访中谈到了微软的 AI 人才流失问题，对腾讯等公司到西雅图招揽AI人才进行了回应。同时，作为微软去年整合的 5000 AI …全文：http://m.weibo.cn/5703921756/4106566107888375 ​

莫烦python网页版2017-05-12 12:11

算法 资源 神经网络 视频

4分钟, 最简单的 #GAN #生成对抗网络 讲解. 神经网络可以像人一样发挥想象力, 创造事物. http://t.cn/RaXJIwm ​

ArnetMiner网页版2017-05-12 12:10

视觉 资源 Andrea Palazzi Francesco Solera PDF Rita Cucchiara Simone Calderara 论文

【每日一推】《Predicting the Driver’s Focus of Attention: the DR(eye)VE Project》by Andrea Palazzi, Davide Abati, Simone Calderara, Francesco Solera, Rita Cucchiarahttp://t.cn/RaXJqYe 利用最大的驾驶场景数据集DR(eye)VE打造的计算机视觉模型，实现对驾驶员注意力情况的预测 ​

PaperWeekly网页版2017-05-12 10:34

经验总结 深度学习 自然语言处理 Richard Socher 博客 行业动态

A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization #文本摘要# 用Intra Attention+Supervisd/Reinforcement混合学习，在CNN/Daily Mail数据集的生成式文摘上取得了较已有最好成绩5.7个ROUGE分的提升。工作来自Metamind Socher团队。 官方博客解读：http://t.cn/Ra6Wo2A 论文地址：…全文： http://m.weibo.cn/2678093863/4106529873058582 ​

ChatbotsChina网页版2017-05-12 09:19

资源 课程

想要快速的搭建高性能机器学习系统，企业应该怎么干？ 本文为「范式大学系列课程」。亚马逊目前的运维水平成为行业标准，但凡有公司要自己搭建 OpenStack，先要回答一个问题：OpenStack 比亚马逊http://t.cn/RaJCNBI ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-12 08:34

深度学习 应用 代码 机器人

【PyTorch实现的Marvelous ChatBot对话机器人】’A Marvelous ChatBot implement using PyTorch.’ by JinTian GitHub:http://t.cn/Ra6grhH ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-12 08:33

深度学习 视觉 算法 代码 分类

【最小化PyTorch图像分类器实现(基于ResNet18)】’Minimal But Practical Image Classifier Pipline Using Pytorch, Finetune on ResNet18, Got 99% Accuracy on Own Small Datasets.’ by JinTian GitHub:http://t.cn/Ra6g8gL ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-12 08:27

深度学习 自然语言处理 Jingwei Zhang 代码 机器翻译

【PyTorch/Visdom实现的神经机器翻译(NTM)&可微神经计算机(DNC)】’Neural Turing Machine (NTM) & Differentiable Neural Computer (DNC) with pytorch & visdom’ by Jingwei Zhang GitHub:http://t.cn/Ra6gbuE ​

网路冷眼网页版2017-05-12 08:18

深度学习 行业动态

【百度发布Deep Speaker：大规模声纹识别的端对端系统】日前，百度美研院宣布了其在声纹识别上所取得的突破性成果。研究表明：利用深度学习的方法比传统的i-vector方法在识别准确率上获得了显著的提高。http://t.cn/RaiaVfG ​

网路冷眼网页版2017-05-12 07:56

Python

【The future is looking bright for Python】@trstringer/the-future-is-looking-bright-for-python-95a748a4ef3e”>http://t.cn/Ra6BJCy

好东西传送门网页版2017-05-12 07:45

行业动态 简报

第966期机器学习日报(2017-05-11) 1) 联想AI实验室负责人：人工智能变迁，从实验室走入日常生活。 2) 详解TensorBoard如何调参 3) 百度提出Deep Speaker：可用于端到端的大规模说话人识别 4) Youtube上关于人工智能的热门视频Top 10 5) 10 个基于 JavaScript 的机器学习实例 完整版25条 …全文：http://m.weibo.cn/5220650532/4106487195826074 ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-12 05:59

深度学习 Caiming Xiong Richard Socher 行业动态

【AI版长话短说：深度增强模型摘要抽取】《Your tl;dr by an ai: a deep reinforced model for abstractive summarization》by Romain Paulus, Caiming Xiong, Richard Socherhttp://t.cn/Ra6Wo2A pdf:http://t.cn/Ra6QrVF ​