第991期机器学习日报(2017-06-05)

机器学习日报 2017-06-05

• 深度增强学习族谱 @爱可可-爱生活
• 神经形态芯片与深度学习 @爱可可-爱生活
• CMU新研究深度生成模型：搭建GAN和VAE之间的桥梁@wx:机器之心
• 面向不平衡数据分类的学习@ArnetMiner
• LSTM记忆网络SNLI@爱可可-爱生活

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本期话题有：

全部21深度学习9算法6视觉4自然语言处理3 资源3 架构1

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今日焦点 (5)

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 20:44

深度学习 算法 Gan Explicitly Xiaohu Zhu 代码 强化学习

【深度增强学习族谱】’deep-reinforcement-learning-records – Landscape of DRL/GAN Explicitly show the relationships between various techniques of deep reinforcement learning methods.’ by Xiaohu Zhu GitHub:http://t.cn/RSCLbO7 ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 20:33

深度学习 Lee Gomes

【神经形态芯片与深度学习】《Neuromorphic Chips Are Destined for Deep Learning—or Obscurity》by Lee Gomeshttp://t.cn/RSq6VL5 pdf:http://t.cn/RSCA0ZN ​

wx:机器之心网页版2017-06-05 14:54

架构 Petuum

「学界 | CMU新研究试图统一深度生成模型：搭建GAN和VAE之间的桥梁」来自 CMU 和 Petuum 的四位研究者在 arXiv 上发表了一篇论文介绍了他们的研究成果，构建了 GAN 和 VAE 深度生成建模方法之间的形式联系。http://hao.memect.cn/p8

ArnetMiner网页版2017-06-05 14:18

算法 分类

【分享】《Learning from Imbalanced Classes》面向不平衡数据分类的学习 http://t.cn/R65uIl5 机器学习的初学者在学习创建分类器时，示例分类数据间多是平衡的，即各类数据间数据量大体相当，以便讲述特定算法和模式。而在实际数据处理时，情况大多数并非如此。本文简要探讨了这些“不平衡”数据分类 ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 12:36

深度学习 算法 代码 神经网络

【(Torch7)LSTM记忆网络SNLI】’SNLI task with LSTM Memory Network encoder-dencoder and neural attention’ by cheng6076 GitHub:http://t.cn/RG2dDcK ​

最新动态

2017-06-05 (16)

网路冷眼网页版2017-06-05 22:30

深度学习

【You can probably use deep learning even if you don’t have a lot of data】http://t.cn/RS9HEDh 即使没有大量数据，您也可以使用深度学习。最近一个“简单的统计”帖子。 您仍然可以在（一些）小数据设置中使用深度学习，如果您仔细地训练您的模型。 ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 20:26

Mengye Ren代码

【(TensorFlow)正向模式自动微分(梯度求解)】’tensorflow-forward-ad – Forward-mode Automatic Differentiation for TensorFlow’ by Mengye Ren GitHub:http://t.cn/RSCwiVB ​

新电子杂志网页版2017-06-05 18:35

视觉

机器之眼│图像传感器当前发展趋势 http://t.cn/RS91mbN 图像传感器可说是电子产品的眼睛，可为各种应用提供机器视觉，虽说这已不是新鲜的产品，但其相关技术仍在持续演进当中，让图像传感器的分辨率越高、图像质量更好、功耗更低，就让我们来看看当前最新的发展趋势吧！http://t.cn/RS91mbN ​

大数据BigData网页版2017-06-05 18:00

自然语言处理

文本聚类http://t.cn/RfIBIAz： 聚类分析是一种无指导的机器学习方法，在机器学习、统计分析、模式识别、数据挖掘、生物学等许多领域得到了广泛的研究与应用。聚类的基本目的是将数据对象按照一定的标准分成若干个簇，使得同一个簇中的对象之间相似度较大，不同簇之间的对象相似度较小。文档的聚类分析 ​

网路冷眼网页版2017-06-05 18:00

深度学习 代码 神经科学

【foundations for deep learning】http://t.cn/RS9Q32v 用数学和神经科学为深度学习奠定基础。收集了相关许多论文。 ​

知乎网页版2017-06-05 17:15

算法

#知乎算法大赛# 【 有哪些游戏运用了人工智能、机器学习等智能算法？】Xylitogum：「曾斩获不少学院派游戏大奖的《黑与白》（Black and White）用到了增强学习，它让玩家扮演反馈提供者的角色，通过上帝视角的扇巴掌和戳怪物等反馈，来影响游戏中各个生物的表现，从而培养出有复杂行为能力的智能生物。 ​

wx:机器之心网页版2017-06-05 14:54

资源 Julian Togelius 书籍

「资源 |《人工智能与游戏》发行初版：从三个方面概述游戏人工智能（附下载）」马耳他大学副教授、情感计算专家 Georgios N. Yannakakis 和纽约大学副教授、人工智能与游戏研究者 Julian Togelius 合著的《人工智能与游戏》一书发布了其第一版（草稿）。http://hao.memect.cn/p7

wx:全球人工智能网页版2017-06-05 14:52

算法 强化学习

「干货|强化学习的核心基础概念及实现」全球人工智能：专注为AI开发者提供全球最新AI技术动态和社群交流。用户来源包括：北大、清华、中科院、复旦、麻 http://hao.memect.cn/os

wx:全球人工智能网页版2017-06-05 14:52

自然语言处理

「资源|MIT发布的10大自然语言处理数据集和语料库」2015年自己还只是一个容器的使用者，2016年作为容器和云相关的开发者，对容器生态圈也比较关注，本文整体从http://hao.memect.cn/or

wx:新智元网页版2017-06-05 14:51

深度学习 自然语言处理 机器翻译

「【深度】AI 入侵翻译，神经机器翻译进化让巴别塔7年内成真」“从事翻译的人很可能会看到一些工作机会在不断消失，他们必须要习惯一种‘创业思维’。” http://hao.memect.cn/ok

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 12:47

视觉 资源 PDF 代码

【用卫星图像+机器学习发现贫穷】’Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty’ by GitHub:http://t.cn/RSKQ9Bz ref:《Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty》(2016)http://t.cn/RtnNpzR pdf:http://t.cn/RSKQ9BP ​

开发者头条网页版2017-06-05 12:40

深度学习 视觉 迁移学习

深度卷积网络迁移学习的脸部表情识别 http://t.cn/RSKwUIo by 洋洋 & Edison_G 分享自 Edison_Guo 开通的独家号《计算机视觉协会》 http://t.cn/RiXXeN8 （想看更多？下载 @开发者头条 App：http://t.cn/RJyDMlJ ） ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 12:39

Perry Github代码

【(TensorFlow)DenseNet连续空间句子生成】’An aspiring attempt to generate a continuous space of sentences with DenseNet’ by Tal Perry GitHub:http://t.cn/RSKHS4C ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 12:33

深度学习 视觉 算法 Michael Dsouza 代码 神经网络

【TensorFlow/Inception通用图像检测】’A generic image detection program that uses Google’s Machine Learning library, Tensorflow and a pre-trained Deep Learning Convolutional Neural Network model called Inception.’ by Arun Michael Dsouza GitHub:http://t.cn/RSKTj3S ​

ArnetMiner网页版2017-06-05 10:09

资源 PDF Rita Cucchiara Simone Calderara 论文

【每日一推】《TransFlow: Unsupervised Motion Flow by Joint Geometric and Pixel-level Estimation》by Stefano Alletto, Davide Abati, Simone Calderara, Rita Cucchiara, Luca Rigaziohttp://t.cn/RSKIyEB TransFlow：基于几何与像素级估计的非监督式动作流 ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-05 05:20

深度学习 Kaggle Lung Cancer Detection 论文 数据科学

《Deep Learning for Lung Cancer Detection: Tackling the Kaggle Data Science Bowl 2017 Challenge》K Kuan, M Ravaut, G Manek, H Chen, J Lin, B Nazir, C Chen, T C Howe, Z Zeng, V Chandrasekhar [Hunan University & Nanyang Technological University] (2017)http://t.cn/RSKPwk3 ​