解应春BW 发表于 2017-6-7 16:57:02

机器学习日报 2017-06-05 CMU新研究深度生成模型:搭建GAN和VAE之间的桥梁

机器学习日报 2017-06-05
[*]深度增强学习族谱 @爱可可-爱生活
[*]神经形态芯片与深度学习 @爱可可-爱生活
[*]CMU新研究深度生成模型:搭建GAN和VAE之间的桥梁 @wx:机器之心
[*]面向不平衡数据分类的学习 @ArnetMiner
[*]LSTM记忆网络SNLI @爱可可-爱生活

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深度学习 算法 Gan Explicitly Xiaohu Zhu 代码 强化学习
【深度增强学习族谱】’deep-reinforcement-learning-records - Landscape of DRL/GAN Explicitly show the relationships between various techniques of deep reinforcement learning methods.’ by Xiaohu Zhu GitHub:http://t.cn/RSCLbO7 ​
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深度学习 Lee Gomes
【神经形态芯片与深度学习】《Neuromorphic Chips Are Destined for Deep Learning—or Obscurity》by Lee Gomes http://t.cn/RSq6VL5 pdf:http://t.cn/RSCA0ZN ​
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http://wx.qlogo.cn/mmhead/Q3auHgzwzM75UiawQgcdqOcmtYS7Jibug9J7dskxkNicGiadtdKl7mLyiaw/0 wx:机器之心 网页链接 2017-06-05 14:54
架构 Petuum
「学界 | CMU新研究试图统一深度生成模型:搭建GAN和VAE之间的桥梁」来自 CMU 和 Petuum 的四位研究者在 arXiv 上发表了一篇论文介绍了他们的研究成果,构建了 GAN 和 VAE 深度生成建模方法之间的形式联系。 http://hao.memect.cn/p8
http://hao.memect.cn/oj



http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/6f830abfjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg ArnetMiner 网页链接 2017-06-05 14:18
算法 分类
【分享】《Learning from Imbalanced Classes》面向不平衡数据分类的学习 http://t.cn/R65uIl5 机器学习的初学者在学习创建分类器时,示例分类数据间多是平衡的,即各类数据间数据量大体相当,以便讲述特定算法和模式。而在实际数据处理时,情况大多数并非如此。本文简要探讨了这些“不平衡”数据分类 ​
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深度学习 算法 代码 神经网络
【(Torch7)LSTM记忆网络SNLI】’SNLI task with LSTM Memory Network encoder-dencoder and neural attention' by cheng6076 GitHub: http://t.cn/RG2dDcK ​
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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 2017-06-05 22:30
深度学习
【You can probably use deep learning even if you don't have a lot of data】http://t.cn/RS9HEDh 即使没有大量数据,您也可以使用深度学习。最近一个“简单的统计”帖子。 您仍然可以在(一些)小数据设置中使用深度学习,如果您仔细地训练您的模型。 ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7a780156jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 新电子杂志 网页链接 2017-06-05 18:35
视觉
机器之眼│图像传感器当前发展趋势 http://t.cn/RS91mbN 图像传感器可说是电子产品的眼睛,可为各种应用提供机器视觉,虽说这已不是新鲜的产品,但其相关技术仍在持续演进当中,让图像传感器的分辨率越高、图像质量更好、功耗更低,就让我们来看看当前最新的发展趋势吧! http://t.cn/RS91mbN ​




http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/aa22433djw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 大数据BigData 网页链接 2017-06-05 18:00
自然语言处理
文本聚类http://t.cn/RfIBIAz: 聚类分析是一种无指导的机器学习方法,在机器学习、统计分析、模式识别、数据挖掘、生物学等许多领域得到了广泛的研究与应用。聚类的基本目的是将数据对象按照一定的标准分成若干个簇,使得同一个簇中的对象之间相似度较大,不同簇之间的对象相似度较小。文档的聚类分析 ​




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深度学习 代码 神经科学
【foundations for deep learning】http://t.cn/RS9Q32v 用数学和神经科学为深度学习奠定基础。收集了相关许多论文。 ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1024.1024.50/718878b5jw8esr2geokzkj20sg0sg0ts.jpg 知乎 网页链接 2017-06-05 17:15
算法
#知乎算法大赛# 【 有哪些游戏运用了人工智能、机器学习等智能算法?】Xylitogum:「曾斩获不少学院派游戏大奖的《黑与白》(Black and White)用到了增强学习,它让玩家扮演反馈提供者的角色,通过上帝视角的扇巴掌和戳怪物等反馈,来影响游戏中各个生物的表现,从而培养出有复杂行为能力的智能生物。 ​
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http://wx.qlogo.cn/mmhead/Q3auHgzwzM75UiawQgcdqOcmtYS7Jibug9J7dskxkNicGiadtdKl7mLyiaw/0 wx:机器之心 网页链接 2017-06-05 14:54
资源 Julian Togelius 书籍
「资源 |《人工智能与游戏》发行初版:从三个方面概述游戏人工智能(附下载)」马耳他大学副教授、情感计算专家 Georgios N. Yannakakis 和纽约大学副教授、人工智能与游戏研究者 Julian Togelius 合著的《人工智能与游戏》一书发布了其第一版(草稿)。 http://hao.memect.cn/p7
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http://wx.qlogo.cn/mmhead/Q3auHgzwzM6ey59LW7icvL2UNrPnK3nQTaQBJQu926yOHFTYrYoNrjg/0 wx:全球人工智能 网页链接 2017-06-05 14:52
算法 强化学习
「干货|强化学习的核心基础概念及实现」全球人工智能:专注为AI开发者提供全球最新AI技术动态和社群交流。用户来源包括:北大、清华、中科院、复旦、麻 http://hao.memect.cn/os
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自然语言处理
「资源|MIT发布的10大自然语言处理数据集和语料库」2015年自己还只是一个容器的使用者,2016年作为容器和云相关的开发者,对容器生态圈也比较关注,本文整体从 http://hao.memect.cn/or
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深度学习 自然语言处理 机器翻译
「【深度】AI 入侵翻译,神经机器翻译进化让巴别塔7年内成真」“从事翻译的人很可能会看到一些工作机会在不断消失,他们必须要习惯一种‘创业思维’。” http://hao.memect.cn/ok
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视觉 资源 PDF 代码
【用卫星图像+机器学习发现贫穷】’Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty' by GitHub: http://t.cn/RSKQ9Bz ref:《Combining satellite imagery and machine learning to predict poverty》(2016)http://t.cn/RtnNpzR pdf:http://t.cn/RSKQ9BP ​
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深度学习 视觉 迁移学习
深度卷积网络迁移学习的脸部表情识别 http://t.cn/RSKwUIo by 洋洋 & Edison_G 分享自 Edison_Guo 开通的独家号《计算机视觉协会》 http://t.cn/RiXXeN8 (想看更多?下载 @开发者头条 App:http://t.cn/RJyDMlJ ) ​
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深度学习 视觉 算法 Michael Dsouza 代码 神经网络
【TensorFlow/Inception通用图像检测】’A generic image detection program that uses Google's Machine Learning library, Tensorflow and a pre-trained Deep Learning Convolutional Neural Network model called Inception.' by Arun Michael Dsouza GitHub: http://t.cn/RSKTj3S ​
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资源 PDF Rita Cucchiara Simone Calderara 论文
【每日一推】《TransFlow: Unsupervised Motion Flow by Joint Geometric and Pixel-level Estimation》by Stefano Alletto, Davide Abati, Simone Calderara, Rita Cucchiara, Luca Rigazio http://t.cn/RSKIyEBTransFlow:基于几何与像素级估计的非监督式动作流 ​
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深度学习 Kaggle Lung Cancer Detection 论文 数据科学
《Deep Learning for Lung Cancer Detection: Tackling the Kaggle Data Science Bowl 2017 Challenge》K Kuan, M Ravaut, G Manek, H Chen, J Lin, B Nazir, C Chen, T C Howe, Z Zeng, V Chandrasekhar (2017) http://t.cn/RSKPwk3 ​
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