第1042期机器学习日报(2017-07-26)
来源:互联网 发布:java方向 编辑:程序博客网 时间:2024/06/18 15:23
机器学习日报 2017-07-26
- 经验分享:神经网络不work的37个原因
- 数据有限时怎样调优深度学习模型
- 当深度学习遇见自动文本摘要
- 深度学习NLP最佳实践清单
- 博客推荐:数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限
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全部20深度学习11算法7应用4自然语言处理2 经验总结2 语音1 视觉1
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今日焦点 (5)
机器之心Synced网页版2017-07-26 15:10
算法 神经网络
【训练的神经网络不工作?一文带你跨过这37个坑】近日,Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章,从四个方面,对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结,并穿插了不少出色的个人想法和思考,希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37…全文:http://m.weibo.cn/3996876140/4133778408719755
算法 神经网络
【训练的神经网络不工作?一文带你跨过这37个坑】近日,Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章,从四个方面,对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37 条总结,并穿插了不少出色的个人想法和思考,希望能帮助你跨过神经网络训练中的 37…全文:http://m.weibo.cn/3996876140/4133778408719755
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 16:48
深度学习
《米少熬好粥—数据有限时怎样调优深度学习模型》by 玉匣记 http://t.cn/R9ZUMa5
深度学习
《米少熬好粥—数据有限时怎样调优深度学习模型》by 玉匣记 http://t.cn/R9ZUMa5
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 16:47
深度学习 自然语言处理 姚均霖
《当深度学习遇见自动文本摘要》by 姚均霖 http://t.cn/R9ZhoHh
深度学习 自然语言处理 姚均霖
《当深度学习遇见自动文本摘要》by 姚均霖 http://t.cn/R9ZhoHh
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 13:01
深度学习 自然语言处理 Sebastian Ruder
【深度学习NLP最佳实践】《Deep Learning for NLP Best Practices》by Sebastian Ruder http://t.cn/R9Z6b6Z
深度学习 自然语言处理 Sebastian Ruder
【深度学习NLP最佳实践】《Deep Learning for NLP Best Practices》by Sebastian Ruder http://t.cn/R9Z6b6Z
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 07:49
深度学习
《聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限》by 兔子老大 http://t.cn/RKk9f2H
深度学习
《聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限》by 兔子老大 http://t.cn/RKk9f2H
最新动态
2017-07-26 (14)
Google谷歌爱好者网页版2017-07-26 21:44
经验总结 应用 博客 信息检索
Google测试在搜索引擎中推出自动播放视频功能,它将播放视频放在了Knowledge Panel(企业信息展示窗口。在桌面浏览器中,它出现在你的搜索结果的右边)。美国科技博客Search Engine Land证实谷歌正在测试这项功能,它援引谷歌发言人的话说,“我们正在不断地尝试各种方法来改善用户的搜索体验,但是我…全文:http://m.weibo.cn/1815070622/4133877574869836
经验总结 应用 博客 信息检索
Google测试在搜索引擎中推出自动播放视频功能,它将播放视频放在了Knowledge Panel(企业信息展示窗口。在桌面浏览器中,它出现在你的搜索结果的右边)。美国科技博客Search Engine Land证实谷歌正在测试这项功能,它援引谷歌发言人的话说,“我们正在不断地尝试各种方法来改善用户的搜索体验,但是我…全文:http://m.weibo.cn/1815070622/4133877574869836
经济学人集团网页版2017-07-26 21:24
视觉 算法
【假新闻新战场:算法生成视频】“假新闻”的盛行已经冲击了我们对书面文字的信赖,但图像和录音对很多人来说还是可信的。如今,最前沿的机器学习技术不仅能合成以假乱真的声音,甚至连现实中不存在的视频影像都可以被创作出来。http://t.cn/R9wLq7l
视觉 算法
【假新闻新战场:算法生成视频】“假新闻”的盛行已经冲击了我们对书面文字的信赖,但图像和录音对很多人来说还是可信的。如今,最前沿的机器学习技术不仅能合成以假乱真的声音,甚至连现实中不存在的视频影像都可以被创作出来。http://t.cn/R9wLq7l
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 20:36
深度学习 算法 代码 神经网络
【多CNN混合成人内容(图片)识别】’Adult Content Recognition from Images Using a Mixture of Convolutional Neural Networks’ by Mundher Alshabi GitHub:http://t.cn/R9w99c5 ref:《Smart Content Recognition from Images Using a Mixture of Convolutional Neural Networks》 (2017) …全文:http://m.weibo.cn/1402400261/4133860310313661
深度学习 算法 代码 神经网络
【多CNN混合成人内容(图片)识别】’Adult Content Recognition from Images Using a Mixture of Convolutional Neural Networks’ by Mundher Alshabi GitHub:http://t.cn/R9w99c5 ref:《Smart Content Recognition from Images Using a Mixture of Convolutional Neural Networks》 (2017) …全文:http://m.weibo.cn/1402400261/4133860310313661
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 20:24
深度学习 算法 代码 论文 神经网络 统计
‘Bayesian-RNN – TensorFlow implementation of Bayes-by-Backprop algorithm from “Bayesian Recurrent Neural Networks” paper’ by TENGBINN GitHub:http://t.cn/R9woePv ref:《Bayesian Recurrent Neural Networks》[DeepMind] (2017)http://t.cn/RXZWj7b
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‘Bayesian-RNN – TensorFlow implementation of Bayes-by-Backprop algorithm from “Bayesian Recurrent Neural Networks” paper’ by TENGBINN GitHub:http://t.cn/R9woePv ref:《Bayesian Recurrent Neural Networks》[DeepMind] (2017)http://t.cn/RXZWj7b
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 20:19
语音 代码
【(Keras/Tensorflow)端到端语音识别】’Iasr-study: a study of all-neural speech recognition models’ by Igor Macedo Quintanilha GitHub:http://t.cn/R9woMiA
语音 代码
【(Keras/Tensorflow)端到端语音识别】’Iasr-study: a study of all-neural speech recognition models’ by Igor Macedo Quintanilha GitHub:http://t.cn/R9woMiA
微软亚洲研究院网页版2017-07-26 18:36
【精细化物体分类前景广阔】在日常生活中,我们可以轻松识别出常见物体的类别,但如果进一步去判断更为精细化的物体分类名称,比如公园所见的花卉、树木,恐怕专家也很难做到无所不晓。由此可见,精细化物体分类存在巨大需求和广阔的应用前景,而目前精细化分类的方法各有局限,难以满足用户实际需要。…全文:http://m.weibo.cn/1286528122/4133830162238662
【精细化物体分类前景广阔】在日常生活中,我们可以轻松识别出常见物体的类别,但如果进一步去判断更为精细化的物体分类名称,比如公园所见的花卉、树木,恐怕专家也很难做到无所不晓。由此可见,精细化物体分类存在巨大需求和广阔的应用前景,而目前精细化分类的方法各有局限,难以满足用户实际需要。…全文:http://m.weibo.cn/1286528122/4133830162238662
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 17:25
深度学习 应用 代码 机器人
【用深度学习训练像人一样说话的对话机器人】《How I Used Deep Learning To Train A Chatbot To Talk Like Me (Sorta)》by Adit Deshpandehttp://t.cn/R9wAH89 GitHub:http://t.cn/R9w2hg7
深度学习 应用 代码 机器人
【用深度学习训练像人一样说话的对话机器人】《How I Used Deep Learning To Train A Chatbot To Talk Like Me (Sorta)》by Adit Deshpandehttp://t.cn/R9wAH89 GitHub:http://t.cn/R9w2hg7
数盟社区网页版2017-07-26 14:47
统计
人工智能的三个阶段:我们正从统计学习走向语境顺应http://t.cn/R97mvjS
统计
人工智能的三个阶段:我们正从统计学习走向语境顺应http://t.cn/R97mvjS
明风网页版2017-07-26 13:18
行业动态
谷歌机器学习白皮书全解析 43条黄金法则(一) http://t.cn/R9ZKkg9
行业动态
谷歌机器学习白皮书全解析 43条黄金法则(一) http://t.cn/R9ZKkg9
网路冷眼网页版2017-07-26 12:00
深度学习 应用 机器人 论文
【Deep Learning in Robotics: A Review of Recent Research】论文《深度学习机器人:最近研究的回顾》,下载链接:http://t.cn/R9ZIDHe。
深度学习 应用 机器人 论文
【Deep Learning in Robotics: A Review of Recent Research】论文《深度学习机器人:最近研究的回顾》,下载链接:http://t.cn/R9ZIDHe。
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 08:12
深度学习
【AI(深度学习)的简单解释】《AI (Deep Learning) explained simply》by Fabio Ciucci http://t.cn/R9zu0ku
深度学习
【AI(深度学习)的简单解释】《AI (Deep Learning) explained simply》by Fabio Ciucci http://t.cn/R9zu0ku
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 07:54
陈雨强
《第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技》via:第四范式 http://t.cn/R9zm59e
陈雨强
《第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技》via:第四范式 http://t.cn/R9zm59e
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 06:31
经验总结 算法 博客
【机器学习算法性能评测分析:XGBoost vs. LightGBM】《Lessons Learned From Benchmarking Fast Machine Learning Algorithms | Cortana Intelligence and Machine Learning Blog》http://t.cn/R9zQ8Pc
经验总结 算法 博客
【机器学习算法性能评测分析:XGBoost vs. LightGBM】《Lessons Learned From Benchmarking Fast Machine Learning Algorithms | Cortana Intelligence and Machine Learning Blog》http://t.cn/R9zQ8Pc
爱可可-爱生活网页版2017-07-26 05:30
深度学习 算法 应用 论文 神经网络 预测
《Stock Prediction: a method based on extraction of news features and recurrent neural networks(股票预测:一种基于新闻特征抽取和循环神经网络的方法)》Z Zhang, W Chen, H Yan [Peking University] (2017)http://t.cn/R9zTOoC
深度学习 算法 应用 论文 神经网络 预测
《Stock Prediction: a method based on extraction of news features and recurrent neural networks(股票预测:一种基于新闻特征抽取和循环神经网络的方法)》Z Zhang, W Chen, H Yan [Peking University] (2017)http://t.cn/R9zTOoC
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