第848期机器学习日报(2017-01-13)

来源:互联网 发布:js设置css样式display 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 06:36

机器学习日报 2017-01-13

  • Jeff Dean解析谷歌大脑中的深度学习工作以及TensorFlow的前世今生@网路冷眼
  • Python自然语言处理(NLP)实践指南@机器学习研究会
  • 图像/视频分割模型及相关资源大列表@爱可可-爱生活
  • 机器学习驱动下的内容分发和个性化推荐@将门创投
  • 基于Theano的神经网络工具集@爱可可-爱生活

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全部18深度学习8算法5视觉3自然语言处理2 应用2 资源2 入门1

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今日焦点 (5)

网路冷眼网页版2017-01-13 22:33

深度学习 算法 资源 Jeff Dean 行业动态幻灯片 神经网络

【Jeff Dean解析谷歌大脑中的深度学习工作以及TensorFlow的前世今生(附PPT+文字版本) 】http://t.cn/RMo2p3b 在深度学习的历史上,神经网络的方法在1980-1990年之后开始明显地发挥效力,在数据量、计算力的推动下,用深度学习神经网络的方法使得我们在研究和开发上获得了比其它方法更高的准确率(在…全文:http://m.weibo.cn/1715118170/4063586688797983 ​

机器学习研究会网页版2017-01-13 19:36

自然语言处理Python

【推荐】Python自然语言处理(NLP)实践指南 http://t.cn/RMCOQRm ​
爱可可-爱生活网页版2017-01-13 16:11

深度学习 视觉

【图像/视频分割模型及相关资源大列表】《Segmentation》 http://t.cn/RV4lOAc ​

将门创投网页版2017-01-13 13:56

应用 边江 推荐系统

1月12日,微软亚洲研究院主管研究员边江博士在将门「机器学习」微信交流群分享回顾,《机器学习驱动下的内容分发和个性化推荐》>>http://t.cn/RM93i1F ​
爱可可-爱生活网页版2017-01-13 06:06

深度学习 算法 Python 代码 神经网络

【基于Theano的神经网络工具集】“YANN: Yet another neural network toolbox” by Ragav Venkatesan http://t.cn/RMKD2TL GitHub:http://t.cn/RMKD2TU

最新动态

2017-01-13 (13)

钱皓-互联网分析师网页版2017-01-13 21:30

迁移学习 吴恩达

【吴恩达:迁移学习是未来五年的重要研究方向】吴恩达接受了技术研究和分析公司 Gigaom 的专访,谈及了未来五年人工智能重要研究领域、中国人工智能研究以及人工智能与经济、社会关系等问题。详见:http://t.cn/RMCk0GR ​
网路冷眼网页版2017-01-13 21:28

深度学习 视觉

【从业务角度理解深度学习及其应用】http://t.cn/RMoNngQ 近几年,深度学习在图像、音频处理等领域得到了广泛的应用并取得了骄人的成绩,本文根据笔者的工作实践,谈谈对深度学习理解,以及我们的应用和经验。文章涉及的很多结论,是笔者个人的理解和不充分实验的结果,所以难免谬误,请读者不吝指正。 ​

网路冷眼网页版2017-01-13 21:14

GPU Todd Mostak 可视化

【MIT用GPU处理可视化数据库,速度较CPU提升100倍】http://t.cn/RMCaWMd MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的前任研究员Todd Mostak就将GPU应用在了数据库领域。他将传统数据库管理系统中的运算核心——CPU替换为GPU,研发出了一种全新的分析型数据库和一个基于地理位置可视化的数据管理平台,名…全文:http://m.weibo.cn/1715118170/4063566820907127 ​

ArnetMiner网页版2017-01-13 20:01

深度学习 资源 Grady Jensen Patrick Van Der PDF 论文

【每日一推】《CNN-based Segmentation of Medical Imaging Data》by Baris Kayalibay, Grady Jensen, Patrick van der Smagthttp://t.cn/RMCYaLy 本文提出一种基于CNN的用于医疗成像语义划分的新方式,使用3D过滤器用于手部和大脑MRI成像的识别,并讨论了对现有CNN架构的两种修改方案,以期解决标注…全文:http://m.weibo.cn/1870858943/4063548478818081 ​

网路冷眼网页版2017-01-13 19:26

入门

【开发者入门必读:最值得看的十大机器学习公开课】http://t.cn/RMCKpjq 在当下的机器学习热潮,人才匮乏十分显著。截至目前,国内开设人工智能(AI)专业的高校不多,相当多的开发者是跨界入门,需要自学大量知识并摸索。因而优质的学习资源至关重要。因此,雷锋网搜集了全世界范围内最受欢迎的机器学…全文:http://m.weibo.cn/1715118170/4063539524483927 ​

黄广斌-ELM网页版2017-01-13 18:05

深度学习 算法 David Silver Gerald Tesauro Huang-Bin Huang Ron Sun Thomas J. Watson 强化学习神经网络

Call for Papers: Special Issue on Deep Reinforcement Learning in the Journal: Neural Networks, Guest Editors: Ron Sun, Rensselaer Polytechnic Institute, USA David Silver, Google DeepMind, UK Gerald Tesauro, Thomas J. Watson Research Center, USA Huang-Bin Huang, Nanyang Technolo…全文: http://m.weibo.cn/5546539755/4063519256905191 ​
爱可可-爱生活网页版2017-01-13 17:19

深度学习 Nicole Hemsoth

【医疗深度学习未来之路】《The Road Ahead for Deep Learning in Healthcare》by Nicole Hemsoth http://t.cn/RMCVsi3 ​

InfoQ网页版2017-01-13 13:15

统计

【基于机器学习方法对销售预测的研究】销售预测是业界的重要需求,对库存安排、配货分货有重要的指导意义,因为受到各种因素的影响,销售预测的难度非常大。本次分享总结了百分点的一些销售预测实际项目经验;首先,比较不同的机器学习和统计学习方法。其次,介绍这些模型的实现方式和相应的优缺点,结…全文:http://m.weibo.cn/1746173800/4063446117261773

PaperWeekly网页版2017-01-13 11:37

应用 信息检索

Generating Long and Diverse Responses with Neural Conversation Models #对话生成##seq2seq# 本文研究的问题是如何生成一个又长、又多样的对话,模型仍是基于经典的seq2seq,在decoding部分,加了一个所谓的self-attention部件来保证对话长度和连贯性,在解空间中用随机beam search来搜索候选对话,…全文:http://m.weibo.cn/2678093863/4063421576033267 ​
机器之心synced网页版2017-01-13 11:31

算法 行业动态 集成学习

谷歌新论文提出适应性生成对抗网络AdaGAN:增强生成模型 http://t.cn/RM9aY8t → 文中我们提出了一种叫做 AdaGAN(Adaptive GAN 的简写,类似 AdaBoost)的迭代过程。
视觉机器人网页版2017-01-13 10:36

视觉 自然语言处理 代码 教育网站 李飞飞 问答系统

斯坦福李飞飞团队的Visual7W,图像视觉的问答数据库,Grounded Question Answering in Images,包含1.7G图像,7W多视觉问答,项目、论文、数据等:http://t.cn/RqMlsD7 Github:http://t.cn/RqCS4Pi Visual7W是一个大规模的视觉问答(QA)数据集,具有对象级的基础和多模式答案。每个问题从七个W之一开…全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4063406292367669

钱皓-互联网分析师网页版2017-01-13 07:42

算法 神经网络

【干货:关于人工智能最难读也最全面的文章,值得一读】本文很系统详细地针对人工智能做了梳理:1)「机器问题」重现;2)技术:从无法工作到神经网络;3)对工作的影响:自动化与焦虑;4)人工智能将会给教育、福利和地缘政治的政策制定者带来影响。详见:http://t.cn/RM9v89G
龙星镖局网页版2017-01-13 00:12

深度学习

这个GAN科普不错[good]『能根据文字生成图片的 GAN,深度学习领域的又一新星』http://t.cn/RMoQSB8
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