解应春BW 发表于 2017-3-25 17:33:27

机器学习日报 2017-03-21 机器学习算法集锦;机器学习常见的错误;语义网机器学习系统评价/...

机器学习日报 2017-03-21
[*]语义网机器学习系统评价/基准数据集集合 @爱可可-爱生活
[*]引用次数最多的七篇深度学习论文出自谁手?Hinton、Yoshua榜上有名 @网路冷眼
[*]神经网络加速器(芯片/硬件)相关文献汇编 @爱可可-爱生活
[*]机器学习算法集锦 @阿里云云栖社区
[*]机器学习常见的错误 @IT程序猿

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知识工程 语义网
【语义网机器学习系统评价/基准数据集集合】“A Collection of Benchmark Datasets for Systematic Evaluations of Machine Learning on the Semantic Web” http://t.cn/R6yHzer ​
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深度学习 Geoffrey Hinton
【引用次数最多的七篇深度学习论文出自谁手?Hinton、Yoshua榜上有名(理解/泛化/迁移篇)】有一些深度学习论文,无论它们属于哪个应用领域,都值得仔细研习。文章在精不在多,我们提供的这些文章,都被认为是值得一读的优秀论文。http://t.cn/R6ysV7y ​




http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-03-21 20:28
算法 Tu Github 代码 神经网络
【神经网络加速器(芯片/硬件)相关文献汇编】’Neural Networks on Silicon - a collection of works on neural networks and neural accelerators.' by Fengbin Tu GitHub: http://t.cn/R5bodiX ​
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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 2017-03-21 18:32
算法
#云栖技术分享# 《机器学习算法集锦》机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”,指的就是计算机,电子计算机,中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。机器学习领域涉及到很多的算法和模型,这里遴选一些常见的算法来讲解。http://t.cn/R64LN2m ​
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.177.177.50/612edf3agw1ekppvdur8wj2050050q32.jpg IT程序猿 网页链接 2017-03-21 17:30
【机器学习常见的错误】在过去,我们经常会发现,很多人都沉迷于某一种模型,无论遇到任何问题他们都会选择同样的模型来解决问题,而原因仅仅是他们擅长这个模型,而不是数据适合这个模型。http://t.cn/RwVdNMC(来自: 豆瓣网 ) ​
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最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼 网页链接 2017-03-21 23:20
经验总结 语音 资源 自然语言处理 博客 课程
【How we use IBM Watson speech-to-text to transcribe our classes】http://t.cn/R6bh57U 如何使用IBM Watson语音到文本转录课程。 ​
http://wx4.sinaimg.cn/large/663aa05agy1fdus4jums0j20iq04bjrc.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1497.1497.50/4caedc7agw1e6isc8p2y2j215o15oq5a.jpg 微软亚洲研究院 网页链接 2017-03-21 18:50
【搜索引擎进化史】不知不觉中,搜索引擎已成为我们生活不可或缺的一部分,是我们依赖已久的“百科全书”。但你是否注意到,如今通用的搜索引擎正在发生一些悄无声息的智能变化?微软亚洲研究院高级研究员杨懋为你带来搜索引擎的现状与展望。[哆啦A梦微笑] http://t.cn/R644PR6 ​




http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-03-21 14:29
深度学习
【深度学习论文阅读路线图,从经典到前沿尽览】 从深度学习的历史和基础,到深度学习基本概念,再到模型和应用,可能是最全的深度学习论文汇总。 http://t.cn/R6UOW5j ​
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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 2017-03-21 13:49
经验总结 深度学习 算法 博客 强化学习
对抗自动编码器(使用Pytorch),Adversarial Autoencoders (with Pytorch),http://t.cn/R6UNSh7 大多数人类和动物学习都是采用无监督的学习。如果智力是一个蛋糕,无监督的学习将是这块蛋糕[基础],监督学习将是蛋糕上的刨冰,强化学习将是蛋糕上的樱桃。我们知道如何做刨冰和樱桃,但我们不知道如何...全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4087734794302919 ​
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深度学习 视觉 行业动态
【AI 再造搜索3招:谷歌如何用机器学习和深度学习直接给你答案】本文从搜索结果、视频搜索和精准营销/SEO这三方面,为你展现被机器学习和深度学习改变的搜索行业。只有拥有 AI 能力的企业才能在不远的未来获得巨大收益。 http://t.cn/R6UKbNi ​
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Kaggle 行业动态 李飞飞
Google收购Kaggle 全球最大的AI爱好者社区Kaggle并入谷歌后,其成员可以直接访问最先进的云计算机学习环境“ ‘我们必须降低进入AI的障碍,并将其提供给开发商,用户和企业的最大社区,他们可以将其应用到自己的独特需求’。李飞飞也表示。 ​




http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.255.255.50/6cbb8645gw1eadzj1azv1j2074074dgl.jpg hankcs 网页链接 2017-03-21 10:59
深度学习 算法 自然语言处理 Geoffrey Hinton 神经网络
【Hinton神经网络公开课编程练习2 Learning Word Representations】这次练习的任务是设计一个神经网络语言模型,给定前三个词语,预测第四个词语。通过训练该语言模型学习词的稠密表示,大部分代码…http://t.cn/R6UybI2 ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/6f830abfjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg ArnetMiner 网页链接 2017-03-21 10:29
深度学习 算法 资源 Kaicheng Yu PDF 论文 神经网络
【每日一推】《Second-order Convolutional Neural Networks》by Kaicheng Yu, Mathieu Salzmannhttp://t.cn/R6UZ3NB 介绍了利用二阶统计的卷积神经网络,为此,从卷积活动中提取出协方差矩阵,计算出矩阵的二阶变换参数,并将其进行向量化处理,由此构建出一个协方差描述单元(CDU)。 ​
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算法 自然语言处理 GPU Nicole Hemsoth 机器翻译 神经网络
【Google团队强化GPU神经网络机器翻译】《Google Team Refines GPU Powered Neural Machine Translation》by Nicole Hemsoth http://t.cn/R6ye3y4 ​
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.996.996.50/722cf283jw8f3tg40dfayj20ro0rpq6n.jpg 陈利人 网页链接 2017-03-21 07:12
深度学习 自然语言处理
深度学习如何在自然语言处理中大显身手? @KothUp 作品 http://t.cn/R6yEn9b ​




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深度学习 算法 资源 PDF 神经网络
【克服神经网络灾难性遗忘】《Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks》by Kirkpatrick et alhttp://t.cn/R6AHrlr Paper:http://t.cn/RisLlFm《剖析DeepMind神经网络记忆研究》via:@机器之心syncedhttp://t.cn/R6yHkEb ​
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经验总结 博客
【OpenAI发布创新性机器学习在线期刊平台Distill】“Distill is dedicated to making machine learning clear and dynamic” http://distill.pub/about/ Blog:http://t.cn/R6yHC1P ​
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