解应春BW 发表于 2016-10-21 10:50:51

机器学习日报 2016-10-19 Python: 图像处理的基本运算;神经机器翻译(NMT)近期成果与未来展望

机器学习日报 2016-10-19
[*]神经机器翻译(NMT)近期成果与未来展望 @爱可可-爱生活
[*]文本语言模型的参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计 @我爱机器学习
[*]16个最新“必看”机器学习教程/课程 @爱可可-爱生活
[*]CCL2016李航报告:拥抱自然语言处理的新时代 @李航博士
[*]Python: 图像处理的基本运算 @FPGA开发圈

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资源 自然语言处理 PDF 机器翻译
【神经机器翻译(NMT)近期成果与未来展望】《Recent Advances and the Future of Neural Machine Translation》Orhan Firat, Kyunghyun Cho (Machine Translation Marathon 2016) http://t.cn/RVSGaCT
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f8x5c2vn1dj20ze0smaem.jpg



http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.248.640.640.50/005wRqLLjw1eeqkycu5ohj30hs0vkzlw.jpg 我爱机器学习   网页链接 2016-10-19 23:33
经验总结 自然语言处理 博客 统计
[文本语言模型的参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计]http://t.cn/zjoL9fG by yangliuy。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计,这也是QQ群中出现次数较多的问题。
http://ww1.sinaimg.cn/large/005wRqLLjw1f8y00hirlgj30d50bzwet.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-19 21:25
经验总结 资源 Manish Saraswat 博客 课程
【16个最新“必看”机器学习教程/课程】《16 New Must Watch Tutorials, Courses on Machine Learning》by Manish Saraswat http://t.cn/RVoVEeO
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f8xwbpgcg0j20go0b4mz2.jpg



http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7ad48feejw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 李航博士   网页链接 2016-10-19 15:51
资源 自然语言处理 PDF 幻灯片 李航 语言学
全国计算语言学大会(CCL2016)特邀报告的PPT。李航,题目:Embracing the New Era of Natural Language Processing. http://t.cn/RVSrKXk




http://tva1.sinaimg.cn/crop.68.68.206.206.50/6a8a5823gw1eckd63757pj209k09kmxj.jpg FPGA开发圈   网页链接 2016-10-19 11:45
经验总结 视觉 Python 博客
【Python: 图像处理的基本运算】本文主要介绍 Python 在图像处理中的基本运算,借助 scikit-image 库,Python 在做图像处理的 时候非常方便,对于习惯用MATLAB的人来说,可以非常快速的习惯Python的语法。熟悉了这些基本的运算,就可以做进一步复杂的图像处理了。http://t.cn/RVSNIwD
http://ww3.sinaimg.cn/large/6a8a5823gw1f8xfk30a5yj20go09et8u.jpg



最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.299.299.50/6a8c1e07gw1efgokalrxdj208c08cq37.jpg 199IT-互联网数据中心   网页链接 2016-10-19 23:35
【Gartner:未来五年十大颠覆性IT技术盘点】1.AI与高级机器学习;2.智能应用;3.智能对象;4.VR与AR;5.数字孪生(Digital Twin);6.区块链和分布式总账;7.会话系统;8.网格应用与服务体系构架;9.数字技术平台;10.自适应安全构架(Adaptive Security Architecture)。http://t.cn/RVoSZuZ
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.101.0.209.209.50/6d1b7657gw1egydt9et5qj20a405u74v.jpg 龙星镖局   网页链接 2016-10-19 22:09
经验总结 深度学习 博客
强烈推荐@Not_God 翻译的LSTM博文,翻译的非常棒,功力很深。看英文原文不懂的,可以回过头来先看看译文,再回去理解。理解 LSTM 网络 | 我爱计算机 http://t.cn/RVoJbeW
http://ww4.sinaimg.cn/large/6d1b7657jw1f8xxlgha9sj20cq09qaa7.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-19 21:03
深度学习 Python 数据科学
爱可可老师24小时热门分享:1、【Python数据科学初学者速查表】2、【医疗领域机器学习数据集列表】3、【深度学习初学者论文阅读指南】4、'Python / C++ 11 Solutions of All 375 LeetCode Que...5、【用RNN/LSTM做股市预测的体会总结】…… http://t.cn/RVoGy66




http://tva4.sinaimg.cn/crop.409.153.1228.1228.50/bf4fabebjw1e94rwo7iymj21kw16odsk.jpg LR机器学习计算机视觉   网页链接 2016-10-19 19:27
会议活动 深度学习 算法 资源 ICML PDF Yoshua Bengio 会议 矩阵 论文 神经网络
Yoshua Bengio组在ICML2016的文章:Unitary Evolution Recurrent Neural Networks 为克服RNN由于梯度消失或爆炸带来的难以训练的困难,提出一个新的架构来学s a unitary weight matrix,其特征值的绝对值为1,该方法对初始值不敏感 http://t.cn/RVow1sn




http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.768.768.50/972a1170jw1f1ht49te2vj20lo0lggnu.jpg GoT6   网页链接 2016-10-19 15:40
会议活动 Cheng Luo Gong Cheng Haifeng Zhang Han Cai Honghao Wei WSDM Xin Li Yuan He Zhenni Feng 会议
新兴数据挖掘顶会#WSDM#2017 (第十届) 录取论文列表。录取率:80/505=15.8%。一作是大中华的占比15/50=18.8%:1)Honghao Wei,清华。2)Cheng Luo,清华。3)Xin Li,清华。4)Haifeng Zhang,北大。5)Fuzhen Zhuang,中科院。6)Zhenni Feng,上交。7)Han Cai,上交。8)Gong Cheng,南大。9)Yuan He,同济。10)Send...全文: http://m.weibo.cn/2536116592/4032317267559631
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.150.150.50/7334ba59jw8enrkf3hqjsj2046046mx1.jpg 西瓜大丸子汤   网页链接 2016-10-19 15:02
知识工程 鲍捷 知识库
中文知识图谱构建思路是什么? - 回答作者: 鲍捷 http://t.cn/RVS3JMH 关键是成本控制,回报周期控制,和出钱的大爷的预期管理。在技术上做好演进的,可容忍低结构、高噪声、低质量数据,充分理解没有神奇的银弹。在团队上充分考虑到知识图谱人才稀缺性,尽量用现有的技术人才渐进推进。在资金管理上充...全文: http://m.weibo.cn/1932835417/4032307716769424




http://tva2.sinaimg.cn/crop.113.113.284.284.50/0060jr72jw8eorxcrqimhj30e80e8jsk.jpg 视觉机器人   网页链接 2016-10-19 13:38
应用 自然语言处理 Python 情感分析 社交网络 数据科学 于微博
学习Python数据科学2,社交媒体情感分析器。http://t.cn/RVST10X 在这个视频中,将用仅14行Python中构建自己的Twitter情感分析器。 它将能够搜索Twitter的关于我们想要的任何主题的tweets列表,然后分析每个tweet,看看它的情绪是正面或负面的。该技术也适用于微博等社交媒体。参考资料: The coding c...全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4032286737151489




http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.150.150.50/7334ba59jw8enrkf3hqjsj2046046mx1.jpg 西瓜大丸子汤   网页链接 2016-10-19 12:26
资源 书籍
《智能金融就是超越Excel的分析手段》智能金融并不是要通过图灵测试,而是在交互中做有助于弥补人的认知的数据自动化、定制化,帮助人更好表达对数据的理解。电子表格的伟大在于认知辅助,而不是人工智能。最后有彩蛋 http://t.cn/RVSOz9p




http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7d1ad8d7jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 刘铁岩   网页链接 2016-10-19 10:46
算法 集成学习
我们组最新开源的机器学习工具LightGBM,欢迎大家试用。本来是个非常低调的release,没想到酒香不怕巷子深,竟然在网上有了这么多的讨论[微笑]『开源 | 微软开源GB框架LightGBM,表现超越已有boosting工具』http://t.cn/RVSS9ga




http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1497.1497.50/4caedc7agw1e6isc8p2y2j215o15oq5a.jpg 微软亚洲研究院   网页链接 2016-10-19 10:07
语音 论文
【微软语音识别技术创造历史新纪录】一个月前,微软的对话语音识别技术在语音识别基准测试中实现了词错率低至6.3%的突破 ,创造当时该领域内错误率最低纪录。一个月后的昨天,微软进一步将词错率降低至5.9%,首次达成与专业速记员持平而优于绝大多数人的表现。查看该论文请戳:http://t.cn/RVS4eFM
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微软亚洲研究院 网页链接 转发于2016-10-19 10:08
这一突破的关键即在于最新的神经网络技术。研究团队开发了一种神经语言模型,该模型在空间中被表现为连续的向量,计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词,这使得每一个词都能被充分概念化。微软开发的开源深度学习系统CNTK则是加速此突破到来的关键工具



http://tva4.sinaimg.cn/crop.39.34.440.440.50/c5131475tw1egjkvkxkltj20e80e83yr.jpg 慕课网   网页链接 2016-10-19 09:35
资源 Python 课程 正则表达式
【Python实战+正则表达式指南=轻松学Python】 Python实战课程带你核心技术进阶训练篇地址:http://t.cn/RtTmtmD Python对于正则表达式的支持,包括正则表达式基础以及Python正则表达式标准库的完整介绍及使用示例:http://t.cn/R2mXojG,希望对学Python的朋友们有所帮助。[给力]
http://ww4.sinaimg.cn/large/c5131475jw1f8xbtcrcwzj20ci06xq3p.jpg



http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.248.640.640.50/005wRqLLjw1eeqkycu5ohj30hs0vkzlw.jpg 我爱机器学习   网页链接 2016-10-19 09:21
深度学习 Adam Marblestone 神经科学
[机器学习和神经科学:你的大脑也在进行深度学习吗?]http://t.cn/RVXR9m8 by Mon1st。深度学习的灵感起源可能是神经科学,但近年来的发展毫无疑问已经自成一派,(几乎)与神经科学无关了。Konrad Kording 试图改变这一趋势,重启神经科学和机器学习之间的对话。他与 Adam Marblestone (MIT Media Lab...全文: http://m.weibo.cn/5066241201/4032221960743191
http://ww3.sinaimg.cn/large/005wRqLLjw1f8xbclv88tj30dw0dw3zz.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7725921fjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 账单先生   网页链接 2016-10-19 09:15
会议活动 视觉 资源 自然语言处理 幻灯片 会议
ACL 2016的录像拖了两个月终于可以看了,可是质量简直就是一坨shi,多数录像光线昏暗,根本看不清演讲者长什么样,部分录像的声音质量也堪忧。我老板的talk干脆只拍了人和下半部分slides(图1)。收了同样多注册费的ACL 2015,录像光线充足,图像和声音都很清晰,简直天壤之别(图2)。
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.248.640.640.50/005wRqLLjw1eeqkycu5ohj30hs0vkzlw.jpg 我爱机器学习   网页链接 2016-10-19 08:51
深度学习
#IMCL 2016#【Batch Normalization(BN)可以大大提高deep learning的训练速度,本文提出的Normalization Propagation(BP),不同于BN在min-batch上计算mean, var,BP在假设输入数据是高斯的情况下,可以独立于数据一层层往上递推(传播)得到各层的mean和var,然后可以快速做Internal Covariate Shift,而...全文: http://m.weibo.cn/5066241201/4032214351544019
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-19 06:37
深度学习 算法 神经网络
【用RNN/LSTM做股市预测的体会总结】《The Fault in our Approach: What you’re doing wrong while implementing Recurrent Neural Network-LSTM!》by Madhav Sharma @madhavsharma/the-fault-in-our-approach-what-youre-doing-wrong-while-implementing-recurrent-neural-network-lstm-929fbe17723c">http://t.cn/RVS5hyy
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