第917期机器学习日报(2017-03-23)

机器学习日报 2017-03-23

• AWS李沐：基于系统和算法的协同设计的大规模分布式机器学习@爱可可-爱生活
• 为什么深层神经网络需要很多内存？@网路冷眼
• 深度学习用于面部表情特征学习@开发者头条
• 刘铁岩：人工智能的挑战与机遇@爱可可-爱生活
• 神经网络对话机器人关键问题@爱可可-爱生活

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全部18算法9深度学习5应用4自然语言处理3 视觉3 资源3 经验总结3 语音1

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今日焦点 (5)

爱可可-爱生活网页版2017-03-23 13:21

算法 李沐

《AWS李沐：基于系统和算法的协同设计的大规模分布式机器学习》via:@将门创投http://t.cn/R659x97 ​

网路冷眼网页版2017-03-23 22:44

经验总结 深度学习 算法 博客 神经网络

【Why is so much memory needed for deep neural networks?】http://t.cn/R6qgI1E 为什么深层神经网络需要很多内存？内存消耗是当今深层神经网络（DNN）中面临的最大挑战之一。 研究人员正在努力解决当今系统必须使用的DRAM设备的有限存储器带宽，以便在DNN中存储大量的权重和激活。 DRAM容量似乎也是…全文： http://m.weibo.cn/1715118170/4088594035026622 ​

开发者头条网页版2017-03-23 20:05

深度学习 视觉

深度学习网络用于面部表情特征学习 http://t.cn/R65omn5 分享自 EdisonGuo 开通的独家号《计算机视觉协会》 http://t.cn/RiXXeN8 （想看更多？下载 @开发者头条 App：http://t.cn/Rxecpng ） ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-23 18:15

刘铁岩

《刘铁岩：人工智能的挑战与机遇》via:微软研究院AI头条 http://t.cn/R6twYFW ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-23 14:40

算法 应用 资源 PDF Ryan Lowe 机器人 神经网络

【神经网络对话机器人关键问题】《The Problem(s) with Neural Chatbots》Ryan Lowe [McGill University, OpenAI]http://t.cn/R65WpLQ 云:http://t.cn/R65T716 ​

## 最新动态

### 2017-03-23 (13)

ArnetMiner网页版2017-03-23 23:04

资源 Patrick Hall Wen Phan 可视化 书籍

【观点】《Ideas on interpreting machine learning》http://t.cn/RikUA38 介绍了有助于理解机器学习模型和输出结果的一些混合-匹配方法（mix-and-match approaches），也可用于数据的可视化处理。来源：oreilly.com 作者：Patrick Hall，Wen Phan，SriSatish Ambati ​

码农周刊网页版2017-03-23 22:56

Python

[译] 从零开始掌握 Python 机器学习 http://t.cn/R6tmRPp 选自《乱炖》 http://t.cn/R6wJUUU 《码农周刊》官方客户端下载地址：http://t.cn/R4LOpJ7 ​

星空下的巫师网页版2017-03-23 22:41

经验总结 深度学习 算法 博客 神经网络

Recurrent Neural Network Models http://t.cn/R6tRdgk ​

一起大数据网页版2017-03-23 22:13

经验总结 算法 博客 神经网络

神经网络编程入门 – zouxy09的专栏 – 博客频道 – CSDN.NET@数据分析招聘 http://t.cn/R6tTQhl ​

AI100网页版2017-03-23 21:15

算法 聚类

http://t.cn/R6toR05 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将…全文： http://m.weibo.cn/6080368657/4088571700960388 ​

199IT-互联网数据中心网页版2017-03-23 21:00

视觉 数据科学

【软件工程师的工作最热门】 Indeed.com 公布 2017 年最佳工作名单，软件工程和开发的工作统治 Top 25。最热门工作是全栈工程师，平均基薪 $110,770，其次是数据科学家；但薪水最高的工作是机器学习工程师，平均基薪 $134,306，其次是数据科学家的 $129,938，计算机视觉工程师的 $127,849。 ​

爱可可-爱生活网页版2017-03-23 20:44

深度学习 算法 应用 自然语言处理 Jie Zhang KaggleSan Francisco Crime 代码 分类 司法

【(TensorFlow)Kaggle犯罪预测竞赛文本多分类方案】’Classify Kaggle San Francisco Crime Description into 39 classes. Build the model with CNN, RNN (GRU and LSTM) and Word Embeddings on Tensorflow.’ by Jie Zhang GitHub:http://t.cn/R6tJdLc ​

数据挖掘与数据分析网页版2017-03-23 20:19

【神图】机器学习产业生态图3.0版 ​

[**大数据机器学习](http://www.weibo.com/n/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 “大数据_机器学习 的主页”) 网页版2017-03-23 18:59

视觉 算法 应用 PageRank 决策树 信息检索

机器学习算法概述 >>>> C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1)…最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内…全文：http://m.weibo.cn/5291384903/4088537634474300 ​

[爱可可-爱生活](http://www.weibo.com/n/%E7%88%B1%E5%8F%AF%E5%8F%AF-%E7%88%B1%E7%94%9F%E6%B4%BB “爱可可-爱生活 的主页”) 网页版2017-03-23 18:55

深度学习 代码

【PyTorch实现的VOC2012数据集Pixel-wise目标分割】’PiWiSe – Pixel-wise segmentation on VOC2012 dataset using pytorch.’ by Bodo Kaiser GitHub:http://t.cn/R6tUCnZ ​

[ArnetMiner](http://www.weibo.com/n/ArnetMiner “ArnetMiner 的主页”)网页版2017-03-23 12:24

语音 资源 David Nahamoo George Saon Michael Picheny PDF 论文

【每日一推】《Direct Acoustics-to-Word Models for English Conversational Speech Recognition》by Kartik Audhkhasi, Bhuvana Ramabhadran, George Saon, Michael Picheny, David Nahamoohttp://t.cn/R65iYPA 面向英语对话的语音识别模型，直接将声音转化为词汇 ​

[聚数力知识分享](http://www.weibo.com/n/%E8%81%9A%E6%95%B0%E5%8A%9B%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%88%86%E4%BA%AB “聚数力知识分享 的主页”) 网页版2017-03-23 12:17

自然语言处理机器翻译

【每日数据集_语料数据】WMT 2011 News Crawl data 是一个自然语言翻译数据，从 Europarl corpus 语料中提取得到，包括：French-English、Spanish-English、German-English、Czech-English 语言对之间对应的文字描述，可用于机器翻译、自然语言理解、自然语言生成等任务，大小约 13Gb。 数据下载：…全文：http://m.weibo.cn/5987687917/4088436430011290 ​

[唐福林**](http://www.weibo.com/n/%E5%94%90%E7%A6%8F%E6%9E%97 “唐福林 的主页”)网页版2017-03-23 11:18

算法 应用 自然语言处理 情感分析 推荐系统 主题模型

最开始是统计用户的行为数据，从中寻找规律制定规则；然后发展到给用户打一些标签；再然后分析用户和帖子的关系，尝试应用类似协同过滤这类算法；再后来分析帖子内容本身，分词之后使用句法分析，情感分析，摘要关键词提取等手段尝试理解帖子的主题；然后再使用LDA之类的算法对帖子主题进行自动聚类和…全文：http://m.weibo.cn/1243233955/4088421594951068 ​