第839期机器学习日报(2017-01-04)

机器学习日报 2017-01-04

• 10 个顶尖的 Linux 开源人工智能工具@专注云计算
• 搭建聊天机器人要应对的三大挑战@爱可可-爱生活
• 深度学习如何指导机器自动编写出能正确执行的代码@CSDN
• 深度学习在计算机视觉领域的前沿进展@爱可可-爱生活
• 深度学习Memory & Attention技术最新进展@专注云计算

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本期话题有：

全部19深度学习11自然语言处理5 应用4 算法3 视觉3 会议活动2 资源2 经验总结2

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今日焦点 (5)

专注云计算网页版2017-01-04 14:50

行业动态

【10 个顶尖的 Linux 开源人工智能工具】在这篇文章中，我们将介绍几个顶级的开源Linux生态系统的人工智能(AI)工具。目前，AI是科学和技术中不断进步的领域之一，很多人都在致力于构建软件和硬件来解决诸如医疗，教育，安全，制造业，银行等领域的日常挑战。http://t.cn/RVSogAp@下岗工人01 …全文： http://m.weibo.cn/1750765385/4060208496638637

爱可可-爱生活网页版2017-01-04 21:06

经验总结 应用 自然语言处理 Adam Radziszewski 博客 机器人

【搭建聊天机器人要应对的三大挑战】《Three challenges you’re going to face when building a chatbot》by Adam Radziszewskihttp://t.cn/RMZr94s

CSDN网页版2017-01-04 19:09

深度学习

机器自动编程是人工智能一直以来期望攻克的重要应用领域，深度学习如何指导机器自动编写出能正确执行的代码？本文将介绍典型的相关技术思路。作者：@张俊林sayhttp://t.cn/RMArto5

爱可可-爱生活网页版2017-01-04 13:01

深度学习 视觉

《深度学习在计算机视觉领域的前沿进展》by @蒋红亮C http://t.cn/RMAzu8j

专注云计算网页版2017-01-04 12:36

深度学习 算法 资源 幻灯片 神经网络

【深度学习Memory & Attention技术最新进展 （75PPT下载）】Memory 和 Attention 技术目前在深度学习中得到了较为广泛的采用，本文总结了这两项技术的最前沿进展。其中包括在分类、问答、神经网络翻译等方面的应用。作者在最后分析了Pointer Networks 在深度学习中的优势和原理。http://t.cn/RVRiD4N

最新动态

2017-01-04 (14)

Google谷歌爱好者网页版2017-01-04 23:32

深度学习

DeepMind 官方确认 Master 身份，望以后继续探索，DeepMind 创始人哈萨比斯也在推特上分享了这则公告。http://t.cn/RM2n6kthttp://t.cn/RM2EsE7

产业互联廖红权网页版2017-01-04 22:44

深度学习 算法 神经网络 数据科学

2017深度学习展望 随着2017年的到来，深度学习技术也迎来了新的一年。深度学习是一门基于多层神经网络的技术，此项技术是许多颠覆性技术（如人工智能、认知计算、实时数据流分析等）的基础。 对数据科学家来说，深度学习技术将成为一门顶级焦点技术，下面我将对2017年深度学习的发展趋势做一些预测：…全文：http://m.weibo.cn/1694116274/4060327979119512

爱可可-爱生活网页版2017-01-04 20:49

深度学习 资源 PDF 教育网站

【深度学习放射学应用：最新进展、挑战与未来趋势】《Deep Learning in Radiology: Recent Advances, Challenges and Future Trends》S Hussein, H Raviprakash, U Teomete, U Bagci (2016)http://t.cn/RM2AQbQ

爱可可-爱生活网页版2017-01-04 20:27

深度学习 应用 自然语言处理 Python 代码 机器人

【(Python)基于Reddit数据的深度学习toy chatbot(聊天机器人)】’chatbot-rnn – A toy chatbot powered by deep learning and trained on data from Reddit’ by pender GitHub:http://t.cn/RM2zSC8

专注云计算网页版2017-01-04 19:09

自然语言处理

【总结 | 2016年最值得读的自然语言处理领域Paper】经过大家的投票和补充，paperweekly选出了15篇2016年最值得读的自然语言处理领域相关Paper，排序按照时间顺序，覆盖了几大热门研究方向。http://t.cn/RMAbBBW

InfoQ网页版2017-01-04 17:00

应用 数据库 信息检索

【配置高性能ElasticSearch集群的9个小贴士】本文总结了使用Elasticsearch过程中积累的一些经验心得和最佳实践，涉及集群拓扑、索引规划、分片与副本规划、内存与存储设置 以及线程池等方面，从配置参数调优的角度给出了一些计算方法和建议设置。http://t.cn/RMwK0IM

阿里云云栖社区网页版2017-01-04 16:40

深度学习 视觉 行业动态

【[干货]直播内容风险防控的AI力量】阿里巴巴集团安全部今年在直播管控中的特色在于大量采用人工智能和深度学习等技术，配合优化后的高性能多媒体计算集群，大幅度降低人工审核成本的同时，提升了对内容风险的防控能力。系统在峰值期间成功处理5400路直播视频，以及共计25万场粉丝连连看游戏，对违规内…全文：http://m.weibo.cn/1939498534/4060236178691080

专注云计算网页版2017-01-04 16:20

应用 自然语言处理 机器人 智能汽车

【2016年硅谷最火的行业：聊天机器人、无人车】2016年已经过去，这是一个值得回味的一年。在过去的一年，硅谷密探追踪报导了海外上百个科技产品。在这里我们做一个简单的梳理和盘点，盘点过去一年的创投热点，回顾过去，展望未来。@下岗工人01@没人用我的名 @何春银微想 @爱迪肯机器人学院 …全文： http://m.weibo.cn/1750765385/4060231267246193

视觉机器人网页版2017-01-04 13:48

会议活动 经验总结 NIPS 博客 会议

第30届年度神经信息处理系统（NIPS）NIPS 2016的总结，Summary of NIPS 2016，http://t.cn/RM7u6ha AI研究和趋势2016年、我喜欢的谈话和论文、2017年预测、杂项笔记。。2016年学术界、工业界、普通大众，对人工智能的兴趣正在像神圣的火箭一样起飞。

机器之心synced网页版2017-01-04 12:19



机器能有意识吗？新论文提出一种用于机器意识的情感计算模型 http://t.cn/RMAvbIN → 最近，Software Foundation的一项研究提出了用于机器意识的情感模型。

专注云计算网页版2017-01-04 11:01

会议活动 深度学习 自然语言处理 ICLR 会议

【ICLR 2017深度学习(提交)论文汇总：NLP、无监督学习、自动编码、RL、RNN（150论文下载）】 ICLR 2017 将于2017年4月24日至26日在法国土伦（toulon）举行，11月4日已经停止接收论文。本文汇总了本年度NLP、无监督学习、对抗式生成、自动编码、增强学习、随机循环梯度渐变、RNN等多个领域的150篇论文。…全文：http://m.weibo.cn/1750765385/4060151096704663

经济参考报网页版2017-01-04 10:57

智能汽车

【乐视汽车合作方FF的首款量产电动车命名为”FF91″】4日，乐视投资的Faraday Future（FF）首款量产电动车举行首发仪式。FF研发与工程高级副总裁表示，FF内华达工厂并未停工,已经顺利完成第一阶段的建设。同时，FF首款互联网生态电动车定名FF91，并将其定义为是一款从互联、人工智能、性能和设计四大方面…全文：http://m.weibo.cn/1855514017/4060149952319667

视觉机器人网页版2017-01-04 10:55

深度学习 视觉 算法 教育网站 神经网络

使用神经匹配和混合生成图像类比，Generate image analogies using neural matching and blending，http://t.cn/RGTgTeZ 主要参考图像类比技术，http://t.cn/RGTgTeZ 和组合马尔可夫随机场和卷积神经网络的图像合成技术，Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image …全文：http://m.weibo.cn/5501429448/4060149503533743

专注云计算网页版2017-01-04 08:33

深度学习 Python

【盘点四大民间机器学习开源框架：Theano、Caffe、Torch 和 SciKit-learn】Theano 基于 Python，是一个擅长处理多维数组的库（这方面它类似于 NumPy）。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。@机器学习DeepLearning@何春银微想 @LR机器学习计算机视觉 @机器学习DeepLearning@下岗工人01 …全文： http://m.weibo.cn/1750765385/4060113696738120