第960期机器学习日报(2017-05-05)

来源:互联网 发布:淘宝店铺托管收费标准 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 14:11

机器学习日报 2017-05-05

  • 机器翻译的主要原理和相关技术@集智科学家
  • Facebook开源人工智能框架ParlAI:可轻松训练评估对话模型@wx:机器之心
  • MIT Technology Review 2017十大突破性技术@Wilson_NJUer
  • 无监督学习纵览 @爱可可-爱生活
  • 16.5万字 浅谈机器学习基础@我偏笑_NSNirvana

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全部21算法7深度学习6自然语言处理5 应用3 资源3 架构2 知识工程2 语音1 公告板1

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今日焦点 (5)

集智科学家网页版2017-05-05 21:50

深度学习 资源 自然语言处理 机器翻译 课程

机器翻译的主要原理和相关技术 。本篇文章是李嫣然自然语言处理与深度学习系列课程之机器翻译的课程笔记,文末附有课程链接。http://t.cn/RaLCbRU ​
wx:机器之心网页版2017-05-05 14:03

资源 数据

「资源 | Facebook开源人工智能框架ParlAI:可轻松训练评估对话模型」Facebook 近日在 GitHub 上开源了一个可用于在多种开放可用的对话数据集上训练和评估人工智能模型的框架 ParlAI。http://hao.memect.cn/5j

Wilson_NJUer网页版2017-05-05 10:12

算法 强化学习 智能汽车

MIT Technology Review 2017十大突破性技术新鲜出炉http://t.cn/RinSUM2,本年度计算机相关领域技术占据半壁山河,分别是:自动驾驶卡车(AI)、人脸支付(AI)、实用量子计算机(量子计算)、360环视自拍(鼠标拖拽视频可360全视角观赏,视频需翻墙)和强化学习(AI) ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-05 08:52

Eugenio Culurciello

【无监督学习纵览】《Navigating the Unsupervised Learning Landscape》by Eugenio Culurciello http://t.cn/RaARsvU pdf:http://t.cn/RaARsvy ​

我偏笑_NSNirvana网页版2017-05-04 20:12

经验总结 深度学习 应用 语音 知识工程自然语言处理博客 推荐系统 知识库

用了将近半年的时间,总结整理了八个领域的经典模型和基础知识,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、语音识别、推荐系统、搜索引擎、数据挖掘和知识图谱,共计16.5万字 浅谈机器学习基础(上):http://t.cn/RJnONOh 浅谈机器学习基础(下):http://t.cn/RJnOeIa 浅谈深度学习基础(上):…全文: http://m.weibo.cn/5732374415/4103776115598910 ​

最新动态

2017-05-05 (15)

爱可可-爱生活网页版2017-05-05 21:29

算法 代码 神经网络

【(C)预训练VGG16神经网络】’Pretrained VGG16 neural net in C language’ by ZFTurbo GitHub: http://t.cn/RaLXXZK ​

浙大可视分析小组网页版2017-05-05 21:02

算法 KNN Python 聚类 可视化

#浙大可视分析小组# #数据可视化# 【研究僧推荐】 HyperTools是一款基于Python的用于高维数据降维及可视化处理工具。它包含如下特性:绘制2D/3D高维数据集,绘制静态或者动态图,用于自定义绘制样式的简易API,一套强大的数据处理工具包括对齐、k-means聚类、归一化等,支持Numpy arrays 或者Pandas …全文:http://m.weibo.cn/2614389413/4104151196084580 ​

网路冷眼网页版2017-05-05 21:00

应用 自然语言处理 机器人 信息检索

【微软要在必应搜索中加入聊天机器人,而且支持开发者定制】据MSPoweruser报导,除了微软自己的聊天机器人之外,开发者也可以使用微软的Bot Framework(聊天机器人框架)将自己的聊天机器人整合到Bing中。这些聊天机器人将通过微软的Skype来工作,已经测试了几个月了。http://t.cn/Ra2SzFB ​
CSDN网页版2017-05-05 17:52

Python

【Pygit:500行Python代码实现的Git客户端】Pygit是一个大约500行Python代码工具,实现了一些git功能,包括创建库、将文件添加到索引、提交、将自身推送到GitHub上去。 本文给出了一些代码编写过程,并详细介绍了相关代码。阅读全文→http://t.cn/RavI8c9 ​
中国人工智能学会CAAI网页版2017-05-05 16:04

刘成林

2017GAITC丨刘成林:技术融合是趋势,人工智能的边界在扩大 2017年5月21日,由中国人工智能学会、中国中文信息学会主办的“2017全球人工智能技术大会”将在北京国家会议中心拉开序幕 …(发自@微博桌面http://t.cn/zjj9IWH) ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-05 15:48

深度学习 代码

【TensorFlow/OpenAI gym实现的Deep Q Learning】’tiny-dqn – A tiny implementation of Deep Q Learning, using TensorFlow and OpenAI gym’ by Aurélien Geron GitHub:http://t.cn/Ra2WrLZ ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-05 15:39

公告板 自然语言处理 问题

《中文NLP vs 英文NLP在理论,数据处理上有什么相同和不同, 尤其是中文 NLP有什么独特的地方? – 知乎》 http://t.cn/Ra2O0Xg ​

wx:全球人工智能网页版2017-05-05 14:05

深度学习 知识工程 知识库

「干货|复旦大学肖仰华:当知识图谱“遇见”深度学习」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/5w

wx:机器之心网页版2017-05-05 14:02

自然语言处理

「业界 | 微软官方解读自家机器阅读研究:要教机器学会阅读、回答和提问」微软机器阅读工作的根基可以追溯到大约 20 年之前研究者在自然语言处理领域所做的早期工作。http://hao.memect.cn/5i

wx:机器之心网页版2017-05-05 14:02

视觉

「业界 | TensorFlow基准:图像分类模型在各大平台的测试研究」本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试,希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。http://hao.memect.cn/5h

IT技术头条网页版2017-05-05 12:29

架构 算法 应用 Spark 推荐系统

【Spark机器学习之协同过滤算法】Spark机器学习之协同过滤算法 一)、协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助”集体计算”的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度。其内在思想是相似度的定义 1.2 分类 … 详戳→http://t.cn/RawAMqs 作者→ (SparkDr) ​
IT技术头条网页版2017-05-05 10:29

算法 资源 神经网络 书籍

【第三章:优化神经网络的学习】第三章:优化神经网络的学习 1、The cross-entropy cost function 交叉熵损失函数: 1、The cross-entropy cost function 交叉熵损失函数: 我们面对错误… 详戳→http://t.cn/RawJqnb 作者→ (有书成林) ​
老鬼阿定网页版2017-05-05 09:46



【“万能指纹”解锁6成手机】通信信息报:纽约大学和密歇根州立大学的研究人员,他们开发的“万能指纹”解锁成功率高达65%。利用“万能指纹”,研究人员还可以轻松解锁,进入应用完成支付。研究人员认为此类传感器面积较小,它们只能扫描人手指的一部分指纹,但为了解锁准确率,手机需要存储手指多个部…全文:http://m.weibo.cn/1728892794/4103981040672613 ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-05 05:32

深度学习 算法 Brain Mapping 论文 神经网络

《Deep learning with convolutional neural networks for brain mapping and decoding of movement-related information from the human EEG》R T Schirrmeister, J T Springenberg, L D J Fiederer… [University of Freiburg] (2017)http://t.cn/RXDVAXk ​

爱可可-爱生活网页版2017-05-05 05:21

深度学习 算法 Georgia Institute 论文 强化学习

《Navigating Intersections with Autonomous Vehicles using Deep Reinforcement Learning》D Isele, A Cosgun, K Subramanian, K Fujimura [University of Pennsylvania & Honda Research Institute & Georgia Institute of Technology] (2017)http://t.cn/RaAOgvA ​

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