解应春BW 发表于 2017-5-10 16:43:57

机器学习日报 2017-05-06 从自编码器到生成对抗网络:一文纵览无监督学习研究现状

机器学习日报 2017-05-06
[*]详解导致深度学习不Work的四大类问题 @wx:新智元
[*]机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些? @爱可可-爱生活
[*]谷歌 TensorFlow 工程负责人:标记大规模图片的最简方法 @wx:新智元
[*]从自编码器到生成对抗网络:一文纵览无监督学习研究现状 @wx:机器之心
[*]2.8万文章/10万问题大规模阅读理解数据集 @爱可可-爱生活

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深度学习 视觉 资源 幻灯片
「以色列神秘AI研究力量:深度学习的四大失败(视频+论文+ppt下载)」耶路撒冷希伯来大学的一组研究人员其中有两位任职于 Mobileye,介绍了深度学习4个常见问题 http://hao.memect.cn/6h
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《机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些? - 知乎》 http://t.cn/RaUpdz7 ​
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深度学习 行业动态
「【干货】谷歌 TensorFlow 工程负责人:标记大规模图片的最简方法」想在深度学习中得到优质结果,收集大量数据的能力比使用最新的架构更为重要 http://hao.memect.cn/6j
http://hao.memect.cn/68



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算法
「从自编码器到生成对抗网络:一文纵览无监督学习研究现状」本文将从无监督学习的基本概念开始再进一步简述无监督学习的各个基础算法及其优缺点。 http://hao.memect.cn/6b
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代码 教育网站 论文
【2.8万文章/10万问题大规模(英语考试)阅读理解数据集】“RACE Dataset” http://t.cn/RXMgaSE ref:《RACE: Large-scale ReAding Comprehension Dataset From Examinations》(2017) http://t.cn/RXMgaSHGitHub:http://t.cn/Rayty3K ​
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最新动态
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【MIT这样的顶尖名校是怎么上机器学习课的?】机器学习已经成为目前人工智能领域最火的研究方向,但其实在高校内,这门课一直存在,但随着人工智能热潮的兴起,这门课也有了越来越多的学生。MIT近日以生动的笔触描绘了一节普通的机器学习课堂,如果你想知道,顶尖名校是怎么上机器学习课的,觉得不妨看...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4104518268596160...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4104518268596160 ​




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深度学习
http://t.cn/RaUdqla 两周前,Facebook大张旗鼓地开源了Caffe2深度学习框架,它在英伟达DGX-1平台上的高性能表现极为亮眼。Google立刻动手反制,没几天就给出新版的TensorFlow测试数据,在性能上开始压制Caffe2。由此看来,要在人工智能上赶超Google,Facebook仅仅靠模仿还是不够的,而Google也绝 ​...全文: http://m.weibo.cn/6080368657/4104507137310103 ​




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深度学习 算法 谷歌英 行业动态 神经网络
「谷歌英伟达发布无人驾驶系统 PilotNet,CNN如何做转向决策?」在一个端到端的无人驾驶过程中,深度神经网络是如何进行训练的? http://hao.memect.cn/6k
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深度学习 资源 代码 视频
【深度学习介绍之小数据学习】《How to Learn from Little Data - Intro to Deep Learning #17 - YouTube》by Siraj Raval http://t.cn/RaySKwL GitHub:http://t.cn/RaySKwy http://t.cn/RaySKZ9 . ​




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机器学习常用损失函数总结[给力]http://t.cn/RayIvXs ​




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深度学习 Florida Orlando 论文
《Gabor Convolutional Networks》S Luan, B Zhang, C Chen, X Cao, J Han, J Liu (2017) http://t.cn/RaybZLG ​
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算法 回归 论文
《Efficient Spatio-Temporal Gaussian Regression via Kalman Filtering》M Todescato, A Carron, R Carli, G Pillonetto, L Schenato (2017) http://t.cn/RaybPMf ​
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http://tvax3.sinaimg.cn/crop.112.25.277.277.50/6c9bb148ly8fefqpdyxpsj20dw0dwdg8.jpg functicons 网页链接 2017-05-06 00:14
There are 2 equivalent ways to design the map function of List: 1) map(list, f); 2) map(f, list). They are equivalent, just change the order of parameters, but they represent completely different semantics. ​​​​


functicons 网页链接 转发于2017-05-06 00:15
The 2nd is massively better. When partially applied, map(f) means turning a function of type T -> U into another function of List<T> -> List<U>. This perspective is critical.




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