第1106期AI100_机器学习日报(2017-09-28)

AI100_机器学习日报 2017-09-28

• 神经网络，机器学习，算法，人工智能等 30 门免费课程详细清单@慕课网
• 从概率论到多分类问题：综述贝叶斯统计分类@机器之心Synced
• 苹果手写识别团队文章：涵盖30，000个字符大库的手写汉字的实时识别@网路冷眼
• 盘点人工智能的十个里程碑事件@人工智能与大数据
• 李飞飞：为什么计算机视觉对机器人如此重要@爱可可-爱生活

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本期话题有：

全部23自然语言处理6 算法6 深度学习4 视觉4 应用3 语音2 会议活动2 经验总结2 知识工程1

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今日焦点 (5)

慕课网网页版2017-09-28 07:50

算法 资源 Python 课程 神经网络 数据科学

#IT技术分享#【30 Free Courses: Neural Networks, Machine Learning, Algorithms, AI】http://t.cn/RXJCNSV关于神经网络，机器学习，算法，人工智能（AI）等 30 门免费课程，超详细的清单！ 【1】算法：http://t.cn/RXEJze0 【2】前端：http://t.cn/RXEckZl 【3】python：http://t.cn/RXn7cIv ​

机器之心Synced网页版2017-09-28 18:10

Peter Mills统计

【从概率论到多分类问题：综述贝叶斯统计分类】概率论是人类描述宇宙的最基本的工具之一。它与统计分类尤其相关，可推导出大量重要结果，提升人类对外部世界的认知。本文作者 Peter Mills 将为大家扼要介绍概率论与贝叶斯定理，及其在统计分类上的应用。http://t.cn/R0OxoLx ​

网路冷眼网页版2017-09-28 09:14

视觉

【Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters 】http://t.cn/R0NSYRy 苹果手写识别团队文章：涵盖30,000个字符大库的手写汉字的实时识别。苹果手写汉字识别技术的干货！ ​

人工智能与大数据网页版2017-09-28 07:01

算法 语音 行业动态 神经网络

【盘点人工智能的十个里程碑事件，你知道几个？】人工智能发展了这么多年，如果要用10个里程碑事件去概括的话，大概是：（1）关于神经网络的理论诞生，并催生了谷歌诞生（2）1955年确定了“人工智能”名字和概念（3）反向传播算法（BACKPROP）的出现（4）20世纪60年代语音助手诞生（5）1993年“科技奇…全文：http://m.weibo.cn/1377049875/4156848078336299 ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 06:14

视觉 应用 机器人 李飞飞

《李飞飞：为什么计算机视觉对机器人如此重要？ | IROS 2017》via:AI科技评论 http://t.cn/R0NK7Lr ​

最新动态

2017-09-28 (16)

机器之心Synced网页版2017-09-28 18:35

应用 知识工程 自然语言处理 机器人 知识库

【用知识图谱+NLP，海知智能努力让机器人的开发像发微信一样简单】海知智能专注于知识图谱和NLP技术中的语义理解，推出了第三方机器人技能插件开放平台「魔戒」、用于知识图谱的生产及应用的智能分析员「水晶球」和知识图谱生产线「聚宝盆」。http://t.cn/R0OSAFl ​

龙星镖局网页版2017-09-28 17:27



这个分享很有干货，提到很多坑。大规模机器学习系统中的No Free Lunch – 我爱计算机http://t.cn/R0O4JFe ​

PaperWeekly网页版2017-09-28 15:42

深度学习 算法 强化学习 神经网络

目前神经网络对话生成模型在多轮对话过程中存在着容易产生万能回复、没有考虑多轮对话的整体走向之类的问题。针对这些问题，本文引入了深度强化学习的 DQN（Deep Q-Network）算法进行开放域的多轮对话策略学习，该策略使得每一轮的回复都更加有利于多轮对话的进行，减少万能回复的生成以及产生质量更高…全文：http://m.weibo.cn/2678093863/4156979313777634 ​

zwner网页版2017-09-28 15:10

算法 自然语言处理 强化学习

我们课题组的最新对抗式文本生成框架LeakGAN http://t.cn/R00OKuZ 通过泄露判别器的内部信息给生成器，结合分层强化学习，有效改善生成长句的质量。感谢大家八月底帮助我们做的调查文件！ http://t.cn/R2W6R7s ​

ChatbotsChina网页版2017-09-28 14:23

深度学习 视觉

【用深度学习做个艺术画家 ——模仿实现PRISMA】 本文将探索深度学习落地到图像处理领域的方案，适合有一定深度学习实践经验的读者进阶阅读。 http://t.cn/R0MRtBA ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 12:22

深度学习 语音 代码

【PyTorch语音识别实现】’PyTorch ASR Implementation’ by Awni Hannun GitHub: http://t.cn/R0p1NOw ​

CCF通讯网页版2017-09-28 10:49

会议活动 视觉 CVPR 会议

发布了头条文章：《计算机视觉顶级会议CVPR动态观察》 http://t.cn/R0pMdZg ​

CCF通讯网页版2017-09-28 10:42

会议活动 自然语言处理 会议

发布了头条文章：《ACL 2017：人工智能浪潮中自然语言处理研究的盛会》 http://t.cn/R0pfiJ8 ​

ChatbotsChina网页版2017-09-28 09:49

经验总结 应用 自然语言处理 博客 代码 机器人

如何用TensorFlow训练聊天机器人（附github） By 汪洋之舟—seaboat github：http://t.cn/R0p7bzEhttp://t.cn/R0p7bzR ​

钛媒体APP网页版2017-09-28 08:29

数据质量

【以数据清洗为例，聊聊人工智能的配套服务产业】我们采访过的很多大数据机构和云服务公司负责人都证实了这样的说法：数据清洗是成本消耗最严重的工作之一。这项原本就非常吃重的工作，在人工智能潮中地位也跟着水涨船高了http://t.cn/R0N8gs5 ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 07:44

教育网站

【从会议论文引用图看学术创新灵感之源】《Where are Ideas Coming from, and Going to? – Measuring citation flow in academic communities》http://t.cn/R0Nl08H ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 06:05

Christopher RackauckasPython

【微分方程求解器比较：MATLAB, R, Julia, Python, C, Mathematica, Maple, Fortran】《A Comparison Between Differential Equation Solver Suites In MATLAB, R, Julia, Python, C, Mathematica, Maple, and Fortran | Stochastic Lifestyle》by Christopher Rackauckashttp://t.cn/R09gWNI ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 05:58



【三万字符集手写汉字实时识别】《Real-Time Recognition of Handwritten Chinese Characters Spanning a Large Inventory of 30,000 Characters | Apple》by Apple Handwriting Recognition Teamhttp://t.cn/R0NSYRy ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 05:40

自然语言处理可视化 主题模型

【Gensim文本训练与主题可视化】《Parul’s GSoC 2017 summary: Training and Topic visualizations in gensim | RaRe Technologies》by Parul Sethihttp://t.cn/R0NaRRB ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 05:36



【机器学习术语表】《Comprehensive Machine Learning Glossary | Google Developers》 http://t.cn/R09MYgH pdf:http://t.cn/R0NaMTQ ​

爱可可-爱生活网页版2017-09-28 05:24

经验总结 算法 Benny Har-Even 博客 神经网络

【为什么说PowerVR 2NX NNA是神经网络加速的未来】《Why the PowerVR 2NX NNA is the future of neural net acceleration – Imagination Technologies》by Benny Har-Evenhttp://t.cn/R0NXJq0 ​