第832期机器学习日报(2016-12-28)

机器学习日报 2016-12-28

• 自上而下的学习路线: 软件工程师的机器学习方法。@网路冷眼
• Python机器学习开发环境搭建@码农周刊
• 有趣论文：将穿衣服的人的图片生成一件衣服@视觉机器人
• 面向推理与机器学习的数学@爱可可-爱生活
• 人工智能写作相关进展 @微软亚洲研究院

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全部28深度学习15算法9资源6视觉5会议活动4自然语言处理3 入门2 经验总结2 应用1

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今日焦点 (5)

网路冷眼网页版2016-12-28 21:30

代码

【Top-down learning path: Machine Learning for Software Engineers】http://t.cn/RVMOd5U 自上而下的学习路线: 软件工程师的机器学习方法。主要目标是找到一种以实践为主的学习方法，并为初学者抽象掉大多数的数学概念。 这种学习方法是非传统的，因为它是专门为软件工程师所设计的自上而下、以结果…全文： http://m.weibo.cn/1715118170/4057772444368796

码农周刊网页版2016-12-28 19:04

Python

Python 语法速览与机器学习开发环境搭建 http://t.cn/RIEe18o 选自《某熊的全栈之路》 http://t.cn/RVUuX2j 《码农周刊》官方客户端下载地址：http://t.cn/R4LOpJ7

视觉机器人网页版2016-12-28 09:13

会议活动 视觉 ECCV 代码 会议论文

将穿衣服的人的图片生成一件衣服，可以用于衣服搜索、衣服设计等领域，ECCV 2016论文，Pixel Level Domain Transfer，代码：http://t.cn/RIYaTrh 论文：http://t.cn/RIRnOwC 着装的数据集：http://t.cn/RIRnOw9 我们提出了一个条件图像生成模型。 该模型在语义级别中将输入域转移到目标域，并且生…全文：http://m.weibo.cn/5501429448/4057586976632104

爱可可-爱生活网页版2016-12-28 09:02

资源 Marc Deisenroth PDF

【讲义：面向推理与机器学习的数学】《Lecture Notes: Mathematics for Inference and Machine Learning》Marc Deisenroth, Stefanos Zafeiriou [Imperial College London] (2016)http://t.cn/RIRE9XE

微软亚洲研究院网页版2016-12-26 17:45

应用 自然语言处理 机器人 宋睿 宋睿华

【好玩的人工智能写作】从可模仿川普发文的DeepDrumpf推特机器人到入围日本文学奖初审的AI创造小说，这些AI写作新闻事件不禁让人思考文本生成到底能走多远。欲知内幕如何，微软亚洲研究院主管研究员宋睿华博士带你走进真实又好玩的AI写作。[太开心][太开心]http://t.cn/RIT8NNH

最新动态

2016-12-28 (22)

豆角茄子麻酱凉面网页版2016-12-28 22:44

深度学习 自然语言处理

深度学习的一些局限，它针对长尾现象比较弱，很难结合人类的知识。在实际应用中，我们希望将类似人类的一般知识放到机器系统里，让这个系统能够跟我们人一样，使用这些知识。所以未来的自然语言处理的发展方向，应该是深度学习（神经处理）与符号处理的结合。http://t.cn/RInlmqg

Google谷歌爱好者网页版2016-12-28 21:21

行业动态 李开复

【腾讯科技专访@李开复 老师：AI是有史以来最大的风口】“过去的科技革命都在帮人类降低成本提高效率，但人工智能它一部分是取代人的工作，另一方面是增加人的能力，释放人去做其它的事。”李开复说，“所以我觉得，它是人类有史以来最大的风口。” 对于李开复来说，人工智能带来的改变更加清晰可见。…全文：http://m.weibo.cn/1815070622/4057770195721407…全文：http://m.weibo.cn/1815070622/4057770195721407

爱可可-爱生活网页版2016-12-28 21:18

深度学习 算法 神经网络 统计

爱可可老师24小时热门分享：1、【反向传播详解】2、《生成对抗网络（GANs ）为什么这么火？盘点它诞生以来的主要技术进展》3、【LSTM神经网络时序预测】4、【讲义：统计学习理论】5、《Language Modeling with Gated Convolutional Networks》……http://t.cn/RIn5hmo

专注云计算网页版2016-12-28 19:52

深度学习 算法 神经网络

【首次超越LSTM : Facebook 门卷积网络新模型能否取代递归模型？】Facebook 在尝试使用“门卷积网络”的方法来为语言建模，最近，他们首次取得了超过递归神经网络方法建模方法的性能表现，性能了超越目前被认为是最好的 LSTM 方法。http://t.cn/RIRejr8

ArnetMiner网页版2016-12-28 17:17

深度学习 算法 资源 Lawrence Carin Martin Renqiang Min PDF Zhe Gan 论文 神经网络

【每日一推】《Adaptive Feature Abstraction for Translating Video to Language》by Yunchen Pu, Martin Renqiang Min, Zhe Gan, Lawrence Carinhttp://t.cn/RIE8F6R 介绍了一种视频捕捉的新模型，利用3D深度卷积神经网路作为视频编码器，以循环神经网络作为解码器，在测试数据集实验中可高效抽取出…全文：http://m.weibo.cn/1870858943/4057708896039192

爱可可-爱生活网页版2016-12-28 16:23

资源 PDF Percy Liang 教育网站统计

【讲义：统计学习理论】《CS229T/STAT231: Statistical Learning Theory (Winter 2016)》Percy Liang [Stanford University]http://t.cn/RIEluEh

专注云计算网页版2016-12-28 16:23

算法 Richard Sutton 强化学习

【强化学习教父Richard Sutton：也许能在2030年之前实现强人工智能算法】强化学习是现在人工智能领域里面最活跃的研究领域之一，它是一种用于学习的计算方法，其中会有一个代理在与复杂的不确定环境交互时试图最大化其所收到的奖励。http://t.cn/RIElK6e

专注云计算网页版2016-12-28 16:15

入门 智能汽车

【深度 | 从自动驾驶到学习机器学习：解读2017科技发展的15大趋势】科技在明年将会发生巨大的改变。想要了解前沿资讯吗?著名设计公司 frog 做出的这些预测可能会让你了解一些 2017 年的科技发展趋势。哪些东西已经出现在你们的视野中了呢?@下岗工人01 @下岗农民2010 @没人用我的名 @何春银微想 …全文： http://m.weibo.cn/1750765385/4057693364880197

FPGA开发圈网页版2016-12-28 14:54

深度学习 算法 神经网络

【卷积神经网络CNN图解】之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解。于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识…全文：http://m.weibo.cn/1787451427/4057672867471748

程序员俱乐部网页版2016-12-28 13:45

算法

轻松看懂机器学习十大常用算法 http://t.cn/RI8cMK1

视觉机器人网页版2016-12-28 13:37

深度学习 算法 神经网络

好棒，深度学习的一个学习指南，A Guide to Deep Learning，http://t.cn/RIEVNX6 包括机器学习基础、神经网络基础、神经网络提高、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、概率图模型等 深度学习是计算机科学和数学交叉的一个快速变化的领域。 相对于机器学习，它是一更广泛的领域，是机器学习的一…全文：http://m.weibo.cn/5501429448/4057653447350774

机器之心synced网页版2016-12-28 13:31

深度学习 陈雨强 迁移学习

第四范式联合创始人陈雨强：机器学习在工业应用中的新思考 http://t.cn/RIEcg22 → 第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强是世界级深度学习、迁移学习专家。此前，陈雨强在机器之心精品线下活动中，给业内人士分享了其对于机器学习在工业应用中的新思考。

ArnetMiner网页版2016-12-28 12:59

深度学习 资源 James Storer Nick Moran PDF Solomon Garber 论文

《Semantic Perceptual Image Compression using Deep Convolution Networks》by Aaditya Prakash, Nick Moran, Solomon Garber, Antonella DiLillo ,James Storerhttp://t.cn/RIEq7iM 文章提出一种基于CNN的压缩方式，增强对图片的语义区域的理解，提高对有损图片和视频压缩的质量。无需标记目标位…全文：http://m.weibo.cn/1870858943/4057643972686862

视觉机器人网页版2016-12-28 11:00

会议活动 视觉 ECCV 代码 会议论文

通过时间细分进行视频的注释和摘要工作，Temporal Tessellation for Video Annotation and Summarization，代码：http://t.cn/RIEvGY3 论文：http://t.cn/RIEvGYB ECCV 2016数据，大规模电影描述和理解挑战（LSMDC），http://t.cn/RIEvGYr 我们提出了视频理解的一般性方法，灵感来自成功用于2D…全文：http://m.weibo.cn/5501429448/4057613908386445

PaperWeekly网页版2016-12-28 10:54

深度学习 算法 神经网络

Understanding Neural Networks through Representation Erasure #解释神经网络#大家都知道深度学习效果好，但原因确实解释不清楚。本文尝试着做了一些解释方面的工作，通过“erase”掉一些representation来研究结果的变化，甚至通过增强学习来研究最多“erase”掉哪些representation仍不影响最终的结…全文：http://m.weibo.cn/2678093863/4057612519947316

好东西传送门网页版2016-12-28 10:42

深度学习 自然语言处理 简报 异常检测

第831期机器学习日报(2016-12-27) 1) 解读2016之深度学习篇：开源深度学习框架发展展望 2) 从NNVM看2016年深度学习框架发展趋势 3) 真实场景机器学习异常检测 4) Gated Convolutional Networks语言模型 5) 机器学习部署简要指南 完整版17条http://t.cn/RIRkDIA

专注云计算网页版2016-12-28 10:28

入门 深度学习 视觉 资源 Python 课程

【给深度学习入门者的Python快速教程 – 番外篇之Python-OpenCV】和Python一样，当前的OpenCV也有两个大版本，OpenCV2和OpenCV3。相比OpenCV2，OpenCV3提供了更强的功能和更多方便的特性。不过考虑到和深度学习框架的兼容性，以及上手安装的难度，这部分先以2为主进行介绍。http://t.cn/RIReTV1

爱可可-爱生活网页版2016-12-28 10:23

经验总结 深度学习 博客

《深度卷积对抗生成网络(DCGAN)》by @zyx_1991 http://t.cn/RIjpheZ

爱可可-爱生活网页版2016-12-28 09:07

经验总结 Ben Gorman Kaggle博客

【Kaggler模型叠加(Model Stacking)实战指南】《A Kaggler’s Guide to Model Stacking in Practice | No Free Hunch》by Ben Gormanhttp://t.cn/RIRosmW

专注云计算网页版2016-12-28 08:53

深度学习

【深度学习对抗癌症：从分子研究到大规模人口建模】#1831# 无论以哪种标准，美国对抗癌症（U.S. War on Cancer）和Precision Medicine Initiative（精准医学计划，PMI）都颇具野心。过去，对抗癌症一直没有很明显的进步，但也不是说没有取得很多成绩。@何春银微想@下岗工人01 @南京微博名人汇 …全文： http://m.weibo.cn/1750765385/4057581981226409

专注云计算网页版2016-12-28 08:11

深度学习 视觉

【计算机视觉和 CNN 发展十一座里程碑(附论文下载)】CNN的改进不一定要到通过网络架构的大改变来实现。我们不需要创建下一个ResNet或者 Inception 模型。本文实现了对输入图像进行仿射变换的简单的想法，以使模型对平移，缩放和旋转保持不变。http://t.cn/RIJ69NH

爱可可-爱生活网页版2016-12-28 06:28

会议活动 深度学习 视觉 算法 资源 Miriam Bellver NIPS 会议 强化学习 视频

【深度增强学习层次目标检测】《Hiercarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning (NIPS WS 2016) – YouTube》by Míriam Bellverhttp://t.cn/RIROdgx Home:http://t.cn/Rf5Li0s