解应春BW 发表于 2017-2-24 16:25:31

机器学习日报 2017-02-19 Facebook 机器学习大会Scale 2017 资料汇总;Keras图像分类入门

机器学习日报 2017-02-19
[*]Facebook 机器学习大会Scale 2017 资料汇总 @网路冷眼
[*]思维导图:机器学习算法分类速查 @爱可可-爱生活
[*]DeepMind 深度增强学习技术及应用详解 @专注云计算
[*]Keras图像分类入门 @爱可可-爱生活
[*]深度学习入门之工具概览 @爱可可-爱生活

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会议活动 会议 简报 数据科学
【Facebook 机器学习@Scale 2017 资料汇总】上周,Facebook了举办了机器学习@Scale 大会,大会汇集了众多数据科学家、工程师和研究人员,他们讨论大规模应用机器学习解决方案中的技术挑战范围。本文是这次主要的视频汇总,喜欢的请拿走~~~http://t.cn/RJ1jEyc ​
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算法
【思维导图:机器学习算法分类速查】"Categories of Algorithms(non exhaustive) - Coggle" http://t.cn/RJ3832n​
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深度学习 算法
【DeepMind 深度增强学习技术及应用详解】2016年AlphaGo计算机围棋系统战胜顶尖职业棋手李世石,引起了全世界的广泛关注,人工智能进一步被推到了风口浪尖。而其中的深度增强学习算法是AlphaGo的核心,也是通用人工智能的实现关键。http://t.cn/RJuCSDx ​
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视觉 算法 资源 代码 分类 课程 视频
【Keras图像分类入门】《Intro into Image classification using Keras - YouTube》by Malaikannan Sankarasubbu http://t.cn/RJuyERI IPN:http://t.cn/RJuyERM ​
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【深度学习入门之工具概览】《Getting Started with Deep Learning | Silicon Valley Data Science》by Matthew Rubashkin http://t.cn/RJngN97 ​
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最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/5385c28cjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 浙大张宏鑫 网页链接 2017-02-19 23:18
经验总结 深度学习 算法 博客 行业动态 强化学习
来自谷歌DeepMind的老新闻 Reinforcement learning with unsupervised auxiliary tasks ( http://t.cn/Rf6oobt ) ,居然取名UNREAL。结果被这个名字误导,以为谷歌与UE4合作了。现在太可怕了,虽然是去年年底的事,感觉已经是很古老了,我们人类再这样下去分分钟被机器干掉了。话说这UNREAL技术是...全文: http://m.weibo.cn/1401275020/4077006268624305 ​
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【机器学习时代的体验设计】《Experience Design in the Machine Learning Era》by Fabien Girardin@girardin/experience-design-in-the-machine-learning-era-e16c87f4f2e2">http://t.cn/RJ1xe7L ​
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深度学习
【构建深度学习应用:期望与现实】《Building Applications With Deep Learning: Expectations vs. Reality》http://t.cn/RJ3j9cC ​
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【DeepMind丨深度学习最新生成记忆模型,远超RNN的GTMM】DeepMind 的最新研究成果,对广泛使用于语音识别、图像识别、语义理解等领域的深度学习人工网络RNN性能带来显著提升(substantially better )。http://t.cn/RJuCyFx ​
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斯坦福李飞飞团队,CLEVR:一个用于合成语言和初级视觉推理的诊断数据集(40多)。CLEVR: A Diagnostic Dataset for Compositional Language and Elementary Visual Reasoning,项目、数据、论文等:http://t.cn/RJQnbn8 ​
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【时间序列预测教程;OpenAI 谈对抗样本:自然语言处理入门】该教程一步步向读者展示了应该用什么工具、如何操作,以及为什么这样操作。它使用了波士顿持械抢劫案数量作为案例,旨在解决的问题是对波士顿未来每月抢劫案的数量做合理预测。http://t.cn/RJu9Foj ​
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Generative Adversarial Networks (GANs) 教学,作者号称用50行PyTorch实现GANs: @devnag/generative-adversarial-networks-gans-in-50-lines-of-code-pytorch-e81b79659e3f#.h229bvv1s">http://t.cn/RJuhrPu ​
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