机器学习日报 2017-01-21 NTU-Coursera机器学习:过拟合(Overfitting)与正规化(Regularization)
机器学习日报 2017-01-21[*]自然语言处理推荐学习路线及参考资料 @爱可可-爱生活
[*]Facebook 发布开源框架 PyTorch， Torch 被移植到 Python 生态圈 @网路冷眼
[*]预训练词向量汇总 @爱可可-爱生活
[*]NTU-Coursera机器学习:过拟合(Overfitting)与正规化(Regularization) @算法组
[*]六大前沿机器学习领域：增强学习、生成模型、记忆网络、微数据学习微模型、学习/推理硬件、模拟环境 @爱可可-爱生活
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自然语言处理 代码
【自然语言处理NLP推荐学习路线及参考资料】“自然语言处理NLP” by JustFollowUs GitHub:http://t.cn/RxP7uOH
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深度学习 算法 GPU Python 神经网络
【Facebook 发布开源框架 PyTorch， Torch 终于被移植到 Python 生态圈】http://t.cn/RMFF6bh 本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框...全文： http://m.weibo.cn/1715118170/4066501490963369
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入门 资源 自然语言处理 代码
【预训练词向量汇总】《The List of Pretrained Word Embeddings | Ahogrammer》by HIRONSANhttp://t.cn/Rxhrbss GitHub(awesome-embedding-models):http://t.cn/RxhrGvv
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/bdb9b651jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 算法组 网页链接 2017-01-21 00:03
知识工程 知识库
『NTU-Coursera机器学习:过拟合(Overfitting)与正规化(Regularization) - 机器学习知识库』http://t.cn/RMeAlyn
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Nathan Benaich
【需要密切关注的六大AI/机器学习领域：增强学习、生成模型、记忆网络、微数据学习微模型、学习/推理硬件、模拟环境】《6 areas of artificial intelligence to watch closely》by Nathan Benaich @NathanBenaich/6-areas-of-artificial-intelligence-to-watch-closely-673d590aa8aa#.du1zqw4r6">http://t.cn/RM879Hu
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最新动态
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入门 Jason Brownlee
【机器学习漫游指南 最完整的入门书单（外文版）】http://t.cn/RxhHDcP 澳大利亚机器学习专家、畅销书作者 Jason Brownlee，对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点，汇总成这份阅读指南。在雷锋网所筛选的学习资源中，这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单，涵盖了最值得学...全文： http://m.weibo.cn/1715118170/4066499003803048
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代码 教育网站 论文
《FusionSeg: Learning to combine motion and appearance for fully automatic segmention of generic objects in videos》S D Jain, B Xiong, K Grauman (2017) http://t.cn/RxvkeRYHome:http://t.cn/RxvkeRH GitHub:http://t.cn/RxvkeRj
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知识工程 知识表现
《Reasoning in Non-Probabilistic Uncertainty: Logic Programming and Neural-Symbolic Computing as Examples》T R. Besold, A d Garcez, K Stenning, L v d Torre, M v Lambalgen http://m.weibo.cn/1402400261/4066223781913645
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深度学习 算法 论文 神经网络
《Variational Dropout Sparsifies Deep Neural Networks》D Molchanov, A Ashukha, D Vetrov (2017)http://t.cn/RxvDnhV
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