第994期机器学习日报(2017-06-08)

机器学习日报 2017-06-08

• 小米云深度学习平台的架构设计与实现@爱可可-爱生活
• 基于神经网络的音乐风格迁移@爱可可-爱生活
• 从贝叶斯角度，看深度学习的属性和改进方法@机器之心Synced
• 文献列表：深度学习理论基础@爱可可-爱生活
• 图形学中的机器学习 @微软亚洲研究院

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本期话题有：

全部12深度学习6算法4架构2自然语言处理1 会议活动1 资源1

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今日焦点 (5)

爱可可-爱生活网页版2017-06-08 13:14

深度学习

《小米云深度学习平台的架构设计与实现》by @tobe-陈迪豪 via:CSDNhttp://t.cn/RSjMkNG ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-08 21:33

算法 代码 神经网络

【基于神经网络的音乐风格迁移】《Neural Translation of Musical Style》 http://t.cn/RSYj3Dl GitHub(StyleNet):http://t.cn/RSYj3DO pdf:http://t.cn/RSYj3D0 ​

机器之心Synced网页版2017-06-08 19:47

深度学习 算法 统计

从贝叶斯角度，看深度学习的属性和改进方法 http://t.cn/RSYfwHU 深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法，它可以更自然地解释为一种工程或算法，而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的堆叠而提供一些新的研究视角和应用方向。 ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-08 17:44

深度学习 代码

(重发)【文献列表：深度学习理论基础】’foundations for deep learning’ by Pauli Space GitHub: http://t.cn/RS9Q32v ​

微软亚洲研究院网页版2017-06-08 17:39

董悦

【图形学中的机器学习】机器学习早在10年前就在计算机图形学中被应用，那时，被称之为“数据驱动”方法。今天，来自微软亚洲研究院网络图形组的董悦博士，将基于数据驱动方法，以材质属性建模为例，为我们介绍数据驱动图形学的发展历史。早年间图形学中的机器学习是什么样的？http://t.cn/RSYh2qg ​

最新动态

2017-06-08 (7)

陈利人网页版2017-06-08 22:20

架构 深度学习 Spark

Apache Spark新方向：深度学习和流式数据处理支持 http://t.cn/RSYBHqc ​

PaperWeekly网页版2017-06-08 21:41

自然语言处理论文 问答系统

Question Answering and Question Generation as Dual Tasks #问答系统# #问题生成# #对偶学习# 本文继承了msra提出的dual learning的方法，将QA和QG两个任务作为dual task进行训练，取得了不错的效果。对这套理论感兴趣的童鞋可以看看。 论文地址：http://t.cn/RSYTTse ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-08 21:36

资源 Alex Ratner 书籍

【快速创建大规模训练数据集】《Creating large training data sets quickly | O’Reilly Media》by Alex Ratnerhttp://t.cn/RSYYaPB ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-08 21:26

深度学习 算法 代码 论文 神经网络

【(Torch7)基于深度多尺度CNN的动态场景去模糊】’Deep Multi-scale CNN for Dynamic Scene Deblurring’ by Seungjun Nah GitHub:http://t.cn/RSYWW02 ref:《Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring》 (2016)http://t.cn/RSYWW0L ​

爱可可-爱生活网页版2017-06-08 18:08

深度学习 算法 Alex Honchar 代码 神经网络

(重发)【算法交易：神经网络多元时序预测】《Neural networks for algorithmic trading. Multivariate time series》by Alex Honchar@alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-2-1-multivariate-time-series-ab016ce70f57″>http://t.cn/RSOlgyG

新智元网页版2017-06-08 13:53

架构 Petuum Ruslan Salakhutdinov Zhiting Hu Zichao Yang 邢波

【新智元导读】近日，来自CMU和Petuum的四位研究者 Zhiting Hu、Zichao Yang、Ruslan Salakhutdinov 和邢波在 arXiv 上发表了一篇论文，该研究构建了一系列深度生成模型特别是GAN和VAE之间的形式化联系。论文在知乎引发了讨论，作者 Zhiting Hu 出面回答并表示，统一的框架主要有两个好处：1. 对已有模 ​

赵沛霖网页版2017-06-08 12:53

会议活动 KDD 分布式学习行业动态 会议

我们组和阿里云合作的参数服务器（Parameter Server）及其应用的文章被KDD 2017接收： 《鲲鹏：基于参数服务器的分布式学习系统及其在阿里和蚂蚁的应用》 KunPeng: Parameter Server based Distributed Learning Systems and Its Applications in Alibaba and Ant 文中介绍了我们的通用分布式机器学习 ​