解应春BW 发表于 2016-11-19 12:28:48

机器学习日报 2016-11-17 基于深度学习的聊天机器人综述 ;深度学习(优化)难度

机器学习日报 2016-11-17
[*]推荐系统的十条经验 @机器学习研究会
[*]预测建模如何处理缺失数据 @爱可可-爱生活
[*]基于深度学习的聊天机器人综述 @爱可可-爱生活
[*]深度学习(优化)难度 @爱可可-爱生活
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应用 推荐系统
【推荐】推荐系统老司机的十条经验 http://t.cn/RfVeF4r




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【预测建模如何处理缺失数据】《How can I deal with missing values in a predictive model? - Quora》http://t.cn/RffbgW8
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深度学习 应用 自然语言处理 宫叶云 机器人 张奇
《基于深度学习的聊天机器人综述》by 宫叶云、张奇 via:智能立方 http://t.cn/RfVQ0SZ
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深度学习 资源 书籍
【深度学习(优化)难度】《The hard thing about deep learning | O'Reilly Media》by Reza Zadehhttp://t.cn/RfVIyIH
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《机器学习中导数最优化方法(基础篇)》by daniel-D http://t.cn/zRfmq5H
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最新动态
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视觉 算法
探索机器视界:机器视觉技术的算法研究和应用实践 | ACT Talk #2 - 深圳湾 | shenzhenware #新硬件新生态#http://t.cn/RffQnG3
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【Apache Spark:大数据处理统一引擎】http://t.cn/RfVdKkx 2009年加州大学伯克利分校团队开始了Apache Spark项目,旨在为分布式数据处理设计一个统一的引擎。 Spark具有类似于MapReduce的编程模型,但是使用称为“弹性分布式数据集”或RDDs的数据共享抽象扩展。通过这个简单的扩展,Spark可以轻松应对...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4042926940111149
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深度学习 代码
【《深度学习》开源翻译项目】’DeepLearningBook-CN - A translation of the deep learning book (翻译《深度学习》)' GitHub: http://t.cn/Rffqs8b
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【学习】Tiny Darknet:只有4M比SqueezeNet更小更快的图像深度网络模型 http://t.cn/RfVDvcu




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人工智能的行业应用,通常都会经过robot,smart,intelligent三个递进的步骤。每个步骤都比上一个聪明,但也更困难,成本更高,普适性更差。(非学术)行业峰会上所谓的人工智能讨论,基本不着边际,分不清楚实用阶段。至于一些政经峰会上的人工智能论坛,和这个行业真实的现状更是全无关系,全是忽悠


登州知府 网页链接 转发于2016-11-17 15:20
从自动化向智能化递进的过程,自动化是前提。而之所以需要自动化,往往跟问题的规模很大有关系。



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深度学习 自然语言处理 论文
#文本分类# RNN及其扩展LSTM在文本分类中得到了广泛的应用,本文探究了多种LSTM的小变种对分类结果的影响,一些小改变对结果还是有一定影响的。本文适合工程上用LSTM解决文本分类问题的童鞋精读。 A Way out of the Odyssey: Analyzing and Combining Recent Insights for LSTMs http://t.cn/RfVSmk7




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深度学习
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Altify:使用深度学习为一个HTML文件中的图片添加标题,并为alt属性赋标题值 。http://t.cn/RfVXgwa @好东西传送门
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【学术头条】NVIDIA的David Yuan业务发展总监11月20日在清华大学,FIT楼二楼多功能厅带来主题为 GPU Accelerate Big Data and Deep Learning的报告 报告内容:人工智能现在进入我们的生活,每一个行业,包括社交媒体,金融,医疗,国防和安全应用技术的人脸和语音的识别,医疗精密、自动驾驶、机器人等...全文: http://m.weibo.cn/1870858943/4042749135668014
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资源 Sam Debrule
【机器学习&人工智能非技术指南(相关资源汇总)】《The Non-Technical Guide to Machine Learning & Artificial Intelligence》by Sam DeBrule @samdebrule/a-humans-guide-to-machine-learning-e179f43b67a0">http://t.cn/RfVV8iZ pdf:http://t.cn/RfVV8iA
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[机器学习中导数最优化方法(基础篇)]http://t.cn/RfV5FRt by 算法与数学之美。熟悉机器学习的童鞋都知道,优化方法是其中一个非常重要的话题,最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单,coding 方便,是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数...全文: http://m.weibo.cn/5066241201/4042705765848093
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