第906期机器学习日报(2017-03-12)

机器学习日报 2017-03-12

• 牛津大学与DeepMind团队联合开设自然语言处理课程@新智元
• 实现某一个领域的知识图谱的技术路线应该是怎样的@西瓜大丸子汤
• 人脸检测与深度学习 @开发者头条
• 周志华机器学习57张PPT@骇客盗梦
• Amazon评论主题建模@爱可可-爱生活

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今日焦点 (5)

新智元网页版2017-03-12 14:04

深度学习 算法 资源 自然语言处理 课程 神经网络 书籍

【新智元导读】牛津大学和 DeepMind 联合推出了《NLP深度学习课程》，专攻基于深度学习的自然语言处理，涉及递归神经网络、B-P、LSTM、注意力网络、记忆网络、神经图灵机等技术要点。新智元整理了这门课程及其亮点。无论你是否专攻自然语言处理，对深度学习感兴趣的人都能从中受益。…全文：http://m.weibo.cn/5703921756/4084476911387435 ​

西瓜大丸子汤网页版2017-03-12 23:00

知识工程 鲍捷 知识库

实现某一个领域的知识图谱的技术路线应该是怎样的？ – 回答作者: 鲍捷 http://t.cn/RimfLhv 如果只是要发论文，随便怎么整都行。 如果是要解决问题，那就从问题出发，先不要考虑解决方案是不是知识图谱。大部分问题用搜索引擎和数据库就能解决了。即使用知识图谱，也只是在搜索引擎和数据库之上有一…全文：http://m.weibo.cn/1932835417/4084612026037105 ​

开发者头条网页版2017-03-12 18:25

深度学习 视觉 岑雨

人脸检测与深度学习 http://t.cn/RintIuh by 岑雨 分享自 @丁丁 开通的独家号《全栈人生》http://t.cn/RxT2NnN （想看更多？下载 @开发者头条 App：http://t.cn/RJyDMlJ ） ​

骇客盗梦网页版2017-03-12 09:37

资源 幻灯片 周志华

『干货|周志华揭开机器学习本质的57张PPT』http://t.cn/RiEMG2L ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-11 20:51

自然语言处理Kevin Davenport 代码 主题模型

【Amazon评论主题建模】《Topic Modeling Amazon Reviews》by Kevin Davenport http://t.cn/RiR4Zz0 IPN:http://t.cn/RiR4ZzW ​

最新动态

2017-03-12 (14)

大数据_机器学习网页版2017-03-12 21:12

算法 统计

白话贝叶斯理论及在足球比赛结果预测中的应用和C#实现 >>>> 贝叶斯, 彩票预测, 马尔可夫链, 数据预测, C#预测算法, 数字彩, 足球彩票, 竞彩, 离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了，同时我也计划了一个…彩票胜平负结果的预测中的情况。纯C#代码。欢迎支持。 3.足球彩票的贝叶斯预测…全文：http://m.weibo.cn/5291384903/4084584834321712 ​

机器学习研究会网页版2017-03-12 19:06

深度学习 资源 课程

【学习】PyTorch深度学习教程(IPN) http://t.cn/Rin0MAc ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 16:03

深度学习 代码

【全卷积网络：更小、更简单、更好】《How these researchers tried something unconventional to come out with a smaller yet better Image Recognition》by Mate Labs@matelabs_ai/how-these-researchers-tried-something-unconventional-to-came-out-with-a-smaller-yet-better-image-544327f30e72″>http://t.cn/Rinb4NW

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 15:49

语音 数据科学

【俗话语音识别：从“a Lazy Dog”说起】《Speech Recognition: a Lazy Dog Primer》by Lucian Lita http://t.cn/Rin4PmN ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 15:17

深度学习 代码 数据科学

【为深度学习增加不确定性：用Edward/TensorFlow构建深度学习模型预测区间】《Adding Uncertainty to Deep Learning》by Motoki Wuhttp://t.cn/Rin2Pwu GitHub:http://t.cn/Rin2Pw3 ​

视觉机器人网页版2017-03-12 11:32

深度学习 算法 代码 神经网络

如何生成音乐 – 深度学习介绍 9。我们将建立一个音乐生成神经网络训练爵士歌曲。 我将介绍算法生成的历史，然后我们将逐步介绍LSTM网络如何帮助我们生成音乐的过程。 Coding Challenge for this video:http://t.cn/Ri8YbZ8 Michael’s Runner up code:http://t.cn/RiEYH3M More Learning Resources: …全文：http://m.weibo.cn/5501429448/4084438700276116 ​

陈利人网页版2017-03-12 09:06

周志华

周志华揭开机器学习本质 http://t.cn/RiEMG2L ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 08:50

代码

【面向机器学习分布式训练的协同通信库】’Gloo – A set of collective operations that provides primitives for multi-machine training of machine learning models.’ by Facebook Incubator GitHub:http://t.cn/RiEfoAZ ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 05:21

代码 论文

《A linear streaming algorithm for community detection in very large networks(SCODA)》A Hollocou, J Maudet, T Bonald, M Lelarge [INRIA & Ecole Polytechnique & Telecom Paristech] (2017)http://t.cn/RiEAKXQ GitHub:http://t.cn/RiEAKXH ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 05:17

深度学习 De Montreal Yoshua Bengio 论文

《A Robust Adaptive Stochastic Gradient Method for Deep Learning》C Gulcehre, J Sotelo, M Moczulski, Y Bengio [Universite de Montreal & University of Oxford] (2017)http://t.cn/RiEAizG ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 05:13

论文

《Saliency Detection by Forward and Backward Cues in Deep-CNNs》N Imamoglu, C Zhang, W Shimoda, Y Fang, B Shi [National Institute of Advanced Industrial Science and Technology & Jiangxi University of Finance and Economics] (2017)http://t.cn/RiEAf0T ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 04:53

视觉 应用 论文 社交网络

《Face-to-BMI: Using Computer Vision to Infer Body Mass Index on Social Media》E Kocabey, M Camurcu, F Ofli, Y Aytar, J Marin, A Torralba, I Weber [Northeastern University & Northeastern University & HBKU] (2017)http://t.cn/RiEwFu1 ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-12 04:51

深度学习 视觉 算法 CRF De Barcelona 论文

《End-to-end semantic face segmentation with conditional random fields as convolutional, recurrent and adversarial networks》U Güçlü, Y Güçlütürk… [Universitat Autònoma de Barcelona and Computer Vision Center] (2017)http://t.cn/RiEwebR ​

洪亮劼网页版2017-03-12 00:58

会议活动 深度学习 算法 ICLR 会议强化学习

今天我们来读一篇ICLR 2017文章。作者们来自Google Brain。文章讲的是如何通过强化学习和RNN来学习深度学习模型的网络架构，从而避免非常耗费时间和需要大量经验的人工设置网络架构的步骤。这篇文章适合深度学习读者泛读。http://t.cn/RiRsIM9 ​