机器学习日报 2017-01-03 2016年深度学习领域的进展综述与回顾;CMU课程：无监督深度学习基础
机器学习日报 2017-01-03[*]2016年深度学习领域的进展综述与回顾 @新智元
[*]NIPS 2016上22篇论文的实现汇集 @专注云计算
[*]CMU课程：无监督深度学习基础 @专注云计算
[*]Python数据科学简洁教程 @阿里云云栖社区
[*]NIPS2016 总结 @网路冷眼
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深度学习
【新智元导读】本文是对2016年深度学习领域的进展的综述和回顾，介绍了2016年该领域的一些重要研究成果，包括无监督学习、增强学习、生成对抗网络等，以及产业中的合作与并购，硬件和芯片方面的新动作等。本文既是回顾，也是展望，这些领域在已经开始的2017年将有什么新发展，令人期待。...全文： http://m.weibo.cn/5703921756/4059889582250813
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-01-03 19:20
会议活动 经验总结 NIPS 博客 会议
【NIPS 2016上22篇论文的实现汇集】日前，LightOn CEO 兼联合创始人 Igor Carron 在其博客上放出了其收集到的 NIPS 2016 论文的实现（一共 22 个）。 http://t.cn/RMzg4s4
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-01-03 15:48
深度学习 视觉 资源 Ruslan Salakhutdinov 幻灯片 课程
【CMU课程：无监督深度学习基础（122ppt）】#1831# 本文是2016年9月24/25举办的 Deep Learning School 上卡内基梅隆大学教授，同时也是苹果公司AI团队带头人的 Ruslan Salakhutdinov 的“无监督深度学习基础”课程 ppt，本文是部分整理编排，建议对照课程视频学习。@下岗工人01 @何春银微想 ...全文： http://m.weibo.cn/1750765385/4059860892727215
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.14.12.154.154.50/739a6626gw1f2h22g6kdkj2050050dfu.jpg 阿里云云栖社区 网页链接 2017-01-03 14:20
入门 资源 Python 课程 数据科学
【第二热门语言：从入门到精通，Python数据科学简洁教程】本文介绍了一些常见的用于数据分析任务的Python库，如Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及BeautifulSoup等，这些工具库功能强大，便于上手。有了这些帮助，数据分析会变得分外简单。http://t.cn/RM7Foq0
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼 网页链接 2017-01-03 13:56
会议活动 经验总结 NIPS 博客 会议
【Summary of the Neural Information Processing Systems Conference 2016】http://t.cn/RM7u6ha 第三十届神经信息处理系统（NIPS）会议于 2016 年12 月初在巴塞罗那举行。在这篇文章中，将分享对本次会议的想法和总结。总结相当全面，内容很多，请先马后看！
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最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/6f830abfjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg ArnetMiner 网页链接 2017-01-03 23:53
深度学习 算法 资源 Daniel George PDF 论文 神经网络
《Deep Neural Networks to Enable Real-time Multimessenger Astrophysics》by Daniel George, E. A. Huertahttp://t.cn/RMwz4W3 文章提出一种时间域信号处理的新方法。建立两个深度卷积神经网络，一个用于识别黑洞合并时引力波的存在，另一个用于在极高干扰的时序输入下估计黑洞的质量。
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.88.0.163.163.50/6259a7dbgw1exz6lny89ij209g04kjrb.jpg 一起大数据 网页链接 2017-01-03 22:55
经验总结 深度学习 算法 博客 神经网络
推荐 不会停的蜗牛 的文章《对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络》（ 分享自 @简书 ）http://t.cn/RMZuZRV
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-01-03 20:25
算法 神经网络
【机器学习初学者入门实践：怎样轻松创造高精度分类网络】这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南。使用神经网络不需要博士学位，你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人，你只需要使用现有的技术就行了。 http://t.cn/RMZhaY7
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/6c78202bjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 哈工大SCIR 网页链接 2017-01-03 19:13
深度学习 语音 自然语言处理
【赛尔原创 | 顺滑：让语音识别更流畅】自动语音识别得到的文本中，往往含有大量的不流畅现象。这些不流畅现象会对后面的自然语言理解系统造成严重的干扰。对于顺滑任务，目前的研究方案大致有四类。目前性能最好的是我们实现的基于RNN的方法和基于seq-to-seq的方法。@刘挺 @车万翔 链接：...全文： http://m.weibo.cn/1819811883/4059912470632549
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1497.1497.50/4caedc7agw1e6isc8p2y2j215o15oq5a.jpg 微软亚洲研究院 网页链接 2017-01-03 18:36
视觉
【物体追踪】还记得上次翻箱倒柜找钥匙的烦恼疲惫么？[二哈]微软近日申请的一项物体追踪专利可让增强现实追踪你的随身物品。通过识别并标记无生命物体，AR可对其进行轨迹追踪。系统还可自主学习哪些东西对你更重要，以此选择追踪物件。该专利计划配合微软的 HoloLens 头显设备进行使用。微软申专利了，...全文： http://m.weibo.cn/1286528122/4059903062793960
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.1080.1080.50/64fa29b2jw8eb7gbhg7cmj20u00u0q7l.jpg 产业互联廖红权 网页链接 2017-01-03 18:31
算法 GPU 迁移学习 神经网络
如何通过已有的模型高效的训练神经网络 从头设计一个神经网络，收集足量的用以训练这个网络的数据（如，海量的图片），并在 GPU 上运行数周来完成网络的训练，这些条件远非我们大多数人可以拥有。能够以更加实际——用较小一些的数据集来进行训练，我们运用一个称为迁移学习（Transfer Learning）或者...全文： http://m.weibo.cn/1694116274/4059901959230961...全文： http://m.weibo.cn/1694116274/4059901959230961
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.2048.2048.50/006e14C0jw8ewjb494gavj31kw1kwwrj.jpg 新智元 网页链接 2017-01-03 17:45
算法 强化学习 田渊栋
【新智元导读】Facebook 人工智能组研究员、围棋项目负责人田渊栋在知乎专栏“远东轶事”撰文回顾2016年人工智能的发展，写道AlphaGo与李世石的围棋对决注定会载入史册，可微计算机赚足了眼球，而让计算机自动写代码是一个非常有意思的方向。田渊栋认为强化学习这个方向具有非常大的潜力，未来的空间很...全文： http://m.weibo.cn/5703921756/4059890207459302...全文： http://m.weibo.cn/5703921756/4059890207459302
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-01-03 17:22
经验总结 自然语言处理 Python 博客 主题模型
【(Python)文本主题建模实战：codecentric博客分析详解】《Topic Modeling of the codecentric Blog Articles》by Matthias Radtke http://t.cn/RMzYeXs
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.113.113.284.284.50/0060jr72jw8eorxcrqimhj30e80e8jsk.jpg 视觉机器人 网页链接 2017-01-03 15:41
应用 资源 PDF 机器人 教育网站
许多运动残疾人无法在没有援助的情况下完成日常生活活动（ADL）。这个视频显示了一个机器人系统，为ADLs提供移动抓取协助。http://t.cn/RMzXb2U 论文，Open World Assistive Grasping Using Laser Selection，http://t.cn/RMzXnoA 该系统包括来自安装到辅助移动设备的Rethink Robotics Baxter的...全文： http://m.weibo.cn/5501429448/4059859009965966
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/6f830abfjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg ArnetMiner 网页链接 2017-01-03 14:53
经验总结 深度学习 Carlos Perez 博客
【文章分享】Game Theory Reveals the Future of Deep Learning（从博弈论中看机器学习的未来），作者Carlos Perez http://t.cn/RMzINb6 文章介绍了博弈论在机器学习新架构设计中的作用，未来的深度学习系统需要适应有缺陷的知识和整合系统。
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.512.512.50/005INCKHjw8ezyidk5kv4j30e80e8aaa.jpg 湾区日报BayArea 网页链接 2017-01-03 13:16
应用 自然语言处理 机器人
【聊天机器人背后的人类操作员】X.ai是虚拟机器人助手，不用下载app，只要发邮件给amy@x.ai，人工智能高科技。当然，现在的技术还不足以完全自动化，仍需要人类操作员每天工作12小时批阅邮件，确保机器人的回复是正确的 | 简评：http://t.cn/RqC4A8f 原链：http://t.cn/RqC4A8V #湾区日报#
http://tva2.sinaimg.cn/crop.113.113.284.284.50/0060jr72jw8eorxcrqimhj30e80e8jsk.jpg 视觉机器人 网页链接 2017-01-03 11:19
深度学习 视觉 算法 CRF 代码 论文
DeepLab-ResNet-TensorFlow，http://t.cn/RIsPleE 这是DeepLab-ResNet在TensorFlow中PASCAL VOC数据集上进行语义图像分割的（重新）实现。论文，DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs，http://t.cn/RM7rF27
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.113.113.284.284.50/0060jr72jw8eorxcrqimhj30e80e8jsk.jpg 视觉机器人 网页链接 2017-01-03 09:08
架构 深度学习 Hadoop Spark 代码 分布式学习
BigDL: BigDL：Apache Spark的分布式深度学习，Distributed Deep learning on Apache Spark，http://t.cn/RIDbXZ9 使用BigDL，用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的Spark程序，它可以直接运行在现有的Spark或Hadoop集群之上。1）非常丰富的深度学习支持，2）极其高的性能，3）高效的扩展。
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-01-03 08:58
深度学习 资源
【最全面的深度学习自学资源汇总】深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一。本文汇集了目前网络上最优秀的深度学习自学资源，非常值得收藏关注。@理性思考-中药深度开发者 @机器学习DeepLearning @爱迪肯机器人学院 @何春银微想 http://t.cn/RIev11f
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-01-03 08:49
深度学习 语音 吴恩达
【干货：怎样用深度学习做语音识别】#1831# 吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。本文深入浅出介绍了怎样用深度学习做语音识别。@下岗工人01 @何春银微想 @没人用我的名 @山东环境 @铭玉其_很平凡 http://t.cn/RI1mTBU
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