第987期机器学习日报(2017-06-01)
来源:互联网 发布:linux编程中exit() 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 08:03
机器学习日报 2017-06-01
- 计算语言学的演化及其未来发展方向
- Python机器学习开源项目Top 20简介
- 视觉跟踪技术,基于深度强化学习的行动决策网络
- 深度学习在推荐领域的应用
- 摩根大通机器学习与金融大数据指南
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今日焦点 (5)
ArnetMiner网页版2017-06-01 15:23
自然语言处理Andrew Myers Christopher Manning 语言学
【观点】《The evolution of computational linguistics and where it’s headed next》计算语言学的演化及其未来发展方向——访斯坦福大学计算机科学教授、计算语言学专家Christopher Manninghttp://t.cn/RSVklEG 来源:phys.org 整理:Andrew Myers
自然语言处理Andrew Myers Christopher Manning 语言学
【观点】《The evolution of computational linguistics and where it’s headed next》计算语言学的演化及其未来发展方向——访斯坦福大学计算机科学教授、计算语言学专家Christopher Manninghttp://t.cn/RSVklEG 来源:phys.org 整理:Andrew Myers
ArnetMiner网页版2017-06-01 23:43
经验总结 Python 博客
【分享】《Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects, updated》Github上Python机器学习开源项目Top 20简介http://t.cn/RSM9f1Q 来源:KDnuggets 作者:Prasad Pore
经验总结 Python 博客
【分享】《Top 20 Python Machine Learning Open Source Projects, updated》Github上Python机器学习开源项目Top 20简介http://t.cn/RSM9f1Q 来源:KDnuggets 作者:Prasad Pore
视觉机器人网页版2017-06-01 14:05
会议活动 深度学习 视觉 算法 CVPR 会议 强化学习
视觉跟踪技术,基于深度强化学习的行动决策网络,[CVPR 2017] Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning,项目、论文、代码、数据等:https://sites.google.com/view/cvpr2017-adnethttp://t.cn/RSfgOsu
会议活动 深度学习 视觉 算法 CVPR 会议 强化学习
视觉跟踪技术,基于深度强化学习的行动决策网络,[CVPR 2017] Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning,项目、论文、代码、数据等:https://sites.google.com/view/cvpr2017-adnethttp://t.cn/RSfgOsu
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 11:05
深度学习
《深度学习在推荐领域的应用》via:@极客头条 http://t.cn/RScjb0d
深度学习
《深度学习在推荐领域的应用》via:@极客头条 http://t.cn/RScjb0d
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 06:28
应用 Sarah Butcher 金融
【摩根大通机器学习与金融大数据指南】《J.P.Morgan’s massive guide to machine learning and big data jobs in finance》by Sarah Butcherhttp://t.cn/RSVklW2 pdf:http://t.cn/RSfzm8U
应用 Sarah Butcher 金融
【摩根大通机器学习与金融大数据指南】《J.P.Morgan’s massive guide to machine learning and big data jobs in finance》by Sarah Butcherhttp://t.cn/RSVklW2 pdf:http://t.cn/RSfzm8U
最新动态
2017-06-01 (21)
慕课网网页版2017-06-01 23:15
Python 正则表达式
#IT技术分享#如何迅速掌握Python? 为大家推荐以下好文与实战项目: 1【Python基础到实战】:http://t.cn/RXn7cIv 2【Python初学者17个技巧】:http://t.cn/RLy3Hq6 3【Python 程序员经常犯 10 个错误】:http://t.cn/RUM9Pdr 4【Python爬虫之入门和正则表达式】:http://t.cn/RUWpbkV
Python 正则表达式
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the2网页版2017-06-01 21:11
会议活动 深度学习 算法 ICML Zoubin Ghahram 会议 强化学习 神经网络 统计
#ICML2017#录取论文433篇,录取率433/1701=25.5%. http://t.cn/RasmQ2z 1. 标题含词1210个,高频词:learning:103;networks:49;neural:40;deep:39;models:32;optimization:29;stochastic:23;gradient:22;reinforcement:21;bayesian:19。 2. 含作者1221名(全词匹配),高产:Zoubin Ghahram
会议活动 深度学习 算法 ICML Zoubin Ghahram 会议 强化学习 神经网络 统计
#ICML2017#录取论文433篇,录取率433/1701=25.5%. http://t.cn/RasmQ2z 1. 标题含词1210个,高频词:learning:103;networks:49;neural:40;deep:39;models:32;optimization:29;stochastic:23;gradient:22;reinforcement:21;bayesian:19。 2. 含作者1221名(全词匹配),高产:Zoubin Ghahram
PaperWeekly网页版2017-06-01 21:07
自然语言处理Gan In论文
Adversarial Generation of Natural Language #GAN# #NLG# 最近GAN in NLP的研究越来越多,本文尝试用GAN来做自然语言生成的问题,并以中文诗词生成任务作为case进行研究,取得了不错的效果。建议在寻找paper方向,以及对gan感兴趣的童鞋来看看这篇。 论文地址:http://t.cn/RSIgO3Y
自然语言处理Gan In论文
Adversarial Generation of Natural Language #GAN# #NLG# 最近GAN in NLP的研究越来越多,本文尝试用GAN来做自然语言生成的问题,并以中文诗词生成任务作为case进行研究,取得了不错的效果。建议在寻找paper方向,以及对gan感兴趣的童鞋来看看这篇。 论文地址:http://t.cn/RSIgO3Y
Google谷歌爱好者网页版2017-06-01 19:54
深度学习 资源 行业动态 视频 新闻
AI 下棋已经不稀奇了,Google 的这个 AI 成了一名“作曲家” http://t.cn/RSfsH1T 谷歌大脑&DeepMind:NSynth神经音乐合成器,生成超逼真乐器声音 http://t.cn/RSIQROS NSynth Ableton Live Instrument http://t.cn/RSIQROa #YouTube热门# http://t.cn/RSIQ8Ha
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网路冷眼网页版2017-06-01 19:00
【Google:机器学习检测垃圾邮件准确率已达99.9%】http://t.cn/RSfSOJ3 据外媒TechCrunch报道,Google今日表示,利用机器学习技术,其垃圾邮件和网络钓鱼邮件的识别率已经达到了99.9%。
【Google:机器学习检测垃圾邮件准确率已达99.9%】http://t.cn/RSfSOJ3 据外媒TechCrunch报道,Google今日表示,利用机器学习技术,其垃圾邮件和网络钓鱼邮件的识别率已经达到了99.9%。
智造圈网页版2017-06-01 17:06
应用 机器人
【人工智能是否会加剧贫富分化和社会不公?!】人类70%的工作是重复性高或可量化、可数据化的,这正是人工智能、机器人可替代的部分……人类大部分工作被机器替代后,会发生什么?未来某一天,富人的智能管家处理一切,占据更少的高端工作岗位,有更多时间学习、工作和娱乐。低收入者疲于奔命,面对不
应用 机器人
【人工智能是否会加剧贫富分化和社会不公?!】人类70%的工作是重复性高或可量化、可数据化的,这正是人工智能、机器人可替代的部分……人类大部分工作被机器替代后,会发生什么?未来某一天,富人的智能管家处理一切,占据更少的高端工作岗位,有更多时间学习、工作和娱乐。低收入者疲于奔命,面对不
数据栗子网页版2017-06-01 14:09
经验总结 Python 博客
【机器学习模型可解释性】Building Trust in Machine Learning Models (using LIME in Python) http://t.cn/RSfezTD
经验总结 Python 博客
【机器学习模型可解释性】Building Trust in Machine Learning Models (using LIME in Python) http://t.cn/RSfezTD
数据栗子网页版2017-06-01 13:57
经验总结 深度学习 博客 迁移学习
【迁移学习】Transfer learning & The art of using Pre-trained Models in Deep Learning http://t.cn/RSfd6FH
经验总结 深度学习 博客 迁移学习
【迁移学习】Transfer learning & The art of using Pre-trained Models in Deep Learning http://t.cn/RSfd6FH
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 13:43
算法 代码 神经网络
【LibreOffice绘制的神经网络图(模板)】’Neural Networks Figures’ by あおのたす GitHub: http://t.cn/RSfBYPW
算法 代码 神经网络
【LibreOffice绘制的神经网络图(模板)】’Neural Networks Figures’ by あおのたす GitHub: http://t.cn/RSfBYPW
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 12:55
深度学习 代码
【浏览器里最快的深度学习执行框架WebDNN】’WebDNN – Fastest DNN Execution Framework on Web Browser’ GitHub:http://t.cn/RSfE5r6
深度学习 代码
【浏览器里最快的深度学习执行框架WebDNN】’WebDNN – Fastest DNN Execution Framework on Web Browser’ GitHub:http://t.cn/RSfE5r6
ArnetMiner网页版2017-06-01 10:35
经验总结 算法 Python 博客 神经网络
【分享】《Understanding and coding Neural Networks From Scratch in Python and R》从零开始 在R和Python环境下实现对神经网络的理解和编程http://t.cn/RSGjviW 来源:analyticsvidhya.com 作者:Sunil Ray
经验总结 算法 Python 博客 神经网络
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百度AI网页版2017-06-01 10:00
深度学习 算法 语音 自然语言处理 行业动态 神经网络
#一周AI# 升级 | 百度Deep Voice 2:支持多说话人的文本转语音 今年2月,百度硅谷人工智能实验室发布了 一个完全用深度神经网络构建的人类语音合成系统:Deep Voice 1。三个月后,该系统升级为Deep Voice 2,将系统从 20 小时的语音(speech)、单一声音(voice)扩展到数百小时的语音与数百种声音
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#一周AI# 升级 | 百度Deep Voice 2:支持多说话人的文本转语音 今年2月,百度硅谷人工智能实验室发布了 一个完全用深度神经网络构建的人类语音合成系统:Deep Voice 1。三个月后,该系统升级为Deep Voice 2,将系统从 20 小时的语音(speech)、单一声音(voice)扩展到数百小时的语音与数百种声音
CSDN网页版2017-06-01 09:47
深度学习 算法 应用 推荐系统
【深度学习在推荐领域的应用】Lookalike是通过一群已有的用户发现并扩展出其他用户的推荐算法,本文结合前人的工作,实现自己的Lookalike算法,并尝试在新浪微博上应用此算法。http://t.cn/RScjb0d
深度学习 算法 应用 推荐系统
【深度学习在推荐领域的应用】Lookalike是通过一群已有的用户发现并扩展出其他用户的推荐算法,本文结合前人的工作,实现自己的Lookalike算法,并尝试在新浪微博上应用此算法。http://t.cn/RScjb0d
数盟社区网页版2017-06-01 09:23
深度学习 知识工程 知识库
当知识图谱“遇见”深度学习http://t.cn/RSVjLto
深度学习 知识工程 知识库
当知识图谱“遇见”深度学习http://t.cn/RSVjLto
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 08:51
R语言 代码
【Keras的R语言接口】“R Interface to Keras” http://t.cn/RSfbtK9 GitHub:http://t.cn/RSfbtKC
R语言 代码
【Keras的R语言接口】“R Interface to Keras” http://t.cn/RSfbtK9 GitHub:http://t.cn/RSfbtKC
中国云计算网页版2017-06-01 08:47
深度学习 算法 GPU
【深度学习成长体系的七步构建方法】要想入门深度学习,需要两个工具,即算法知识和大量的数据,外加一台计算机,如果有GPU就更好了,但是因为许多入门初学者的条件有限,没有GPU也可以,本书的许多讲解…http://t.cn/RScJqS0
深度学习 算法 GPU
【深度学习成长体系的七步构建方法】要想入门深度学习,需要两个工具,即算法知识和大量的数据,外加一台计算机,如果有GPU就更好了,但是因为许多入门初学者的条件有限,没有GPU也可以,本书的许多讲解…http://t.cn/RScJqS0
光明日报网页版2017-06-01 08:40
应用 机器人
【“机器人出诗集”是对诗歌的鞭策】“孤陈的城市在长夜中埋葬/他们记忆着最美丽的皇后/飘零在西落的太阳下/要先做一场梦……”你相信吗?这些诗句不是诗人写的,而是出自人工智能虚拟机器人“小冰”之手。就在几天前,“小冰”的诗集《阳光失了玻璃窗》正式出版。出版方宣称,这是历史上第一部由机器
应用 机器人
【“机器人出诗集”是对诗歌的鞭策】“孤陈的城市在长夜中埋葬/他们记忆着最美丽的皇后/飘零在西落的太阳下/要先做一场梦……”你相信吗?这些诗句不是诗人写的,而是出自人工智能虚拟机器人“小冰”之手。就在几天前,“小冰”的诗集《阳光失了玻璃窗》正式出版。出版方宣称,这是历史上第一部由机器
新晚报网页版2017-06-01 06:52
资源 数据 张磊
【哈尔滨”政府数据”开放 317万条信息】目前,全市 53个政府部门开放了 620 个数据集,涉及经济建设、民生服务、教育科技和文体休闲等 14 个重点领域,数据量达到 317 万条。(记者 张磊)#哈尔滨新闻#
资源 数据 张磊
【哈尔滨”政府数据”开放 317万条信息】目前,全市 53个政府部门开放了 620 个数据集,涉及经济建设、民生服务、教育科技和文体休闲等 14 个重点领域,数据量达到 317 万条。(记者 张磊)#哈尔滨新闻#
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 06:08
深度学习 代码
【PyTorch深度导览】“A Tour of PyTorch Internals (Part I)” GitHub:http://t.cn/RSfzzIz
深度学习 代码
【PyTorch深度导览】“A Tour of PyTorch Internals (Part I)” GitHub:http://t.cn/RSfzzIz
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 05:47
深度学习 Jason Brownlee
【深度学习模型评价】《How to Evaluate the Skill of Deep Learning Models | Machine Learning Mastery》by Jason Brownleehttp://t.cn/RSf7Jeu pdf:http://t.cn/RSf7Je3
深度学习 Jason Brownlee
【深度学习模型评价】《How to Evaluate the Skill of Deep Learning Models | Machine Learning Mastery》by Jason Brownleehttp://t.cn/RSf7Jeu pdf:http://t.cn/RSf7Je3
爱可可-爱生活网页版2017-06-01 05:27
深度学习 算法 分类 论文
《ResnetCrowd: A Residual Deep Learning Architecture for Crowd Counting, Violent Behaviour Detection and Crowd Density Level Classification》M Marsden, K McGuinness, S Little, N E. O’Connor [Dublin City University] (2017)http://t.cn/RSfhg46
深度学习 算法 分类 论文
《ResnetCrowd: A Residual Deep Learning Architecture for Crowd Counting, Violent Behaviour Detection and Crowd Density Level Classification》M Marsden, K McGuinness, S Little, N E. O’Connor [Dublin City University] (2017)http://t.cn/RSfhg46
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