解应春BW 发表于 2017-6-13 14:39:03

机器学习日报 2017-06-11 演示一个训练有素的手写数字识别神经网络;(PyTorch)最新深度增强...

机器学习日报 2017-06-11
[*]Python视频处理包scikit-video @爱可可-爱生活
[*]演示一个训练有素的手写数字识别神经网络 @网路冷眼
[*](PyTorch)最新深度增强学习算法的高度模块化实现 @爱可可-爱生活
[*]SELU与ReLU等激活函数实际效果可视化对比 @爱可可-爱生活
[*]通过SketchRNN、PCA和t-SNE从Google QuickDraw数据集中显示矢量图的潜在空间 @爱可可-爱生活

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Python 代码
【Python视频处理包scikit-video】’scikit-video - Video Processing in Python' GitHub: http://t.cn/RSnFiYL ​
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视觉 算法 神经网络
【Machine Learning: Demonstrating a neural network trained to recognise handwritten digits】http://t.cn/RSufPoA 机器学习:演示一个训练有素的手写数字识别神经网络。 ​
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深度学习 算法 Shangtong Zhang 代码
【(PyTorch)最新深度增强学习算法的高度模块化实现】’DeepRL - Highly modularized implementation of popular deep RL algorithms by PyTorch' by Shangtong Zhang GitHub: http://t.cn/RSnMCZK ​
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Shao-Hua Sun 代码 可视化
【SELU与ReLU等激活函数实际效果可视化对比】’Compare SELUs (scaled exponential linear units) with other activation on MNIST, CIFAR10, etc.' by Shao-Hua Sun GitHub: http://t.cn/RSEFLeTref:http://weibo.com/1402400261/F772Og3Ip ​
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深度学习 算法 Louis Tiao PCA 可视化
【用SketchRNN/PCA/t-SNE做Google QuickDraw涂鸦数据集潜层空间可视化】《Visualizing the Latent Space of Vector Drawings from the Google QuickDraw Dataset with SketchRNN, PCA and t-SNE | Louis Tiao》by Louis Tiao http://t.cn/RSN7Hpw pdf:http://t.cn/RSN7HpA ​
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《通过SketchRNN、PCA和t-SNE从Google QuickDraw数据集中显示矢量图的潜在空间》via:@阿里云云栖社区 http://t.cn/RSEYXeo



最新动态
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【CS224n笔记5 反向传播与项目指导】最后一次数学课,其实都是些很基础的推导而已。从四个不同的层面讲解反向传播,其中电路和有向图类比还是很直观新颖的解释。任意层的通用公式第$l$层的残差:var mathConfi…http://t.cn/RSmH1gl ​
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【开源 | 猿辅导分布式机器学习库ytk-learn、分布式通信库ytk-mp4j】 近期,猿辅导公司开源了两个机器学习项目—ytk-learn, ytk-mp4j,其中 ytk-mp4j 是一个高效的分布式通信库,基于该通信库我们实现了 ytk-learn 分布式机器学习库。 http://t.cn/RSmzedE ​
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猿辅导开源的 ytk-mp4j 是基于Java的机器学习通信库,实现了gather, scatter, allgather, reduce-scatter, broadcast, reduce, allreduce操作,使用它可以快速地把串行机器学习程序改造成支持多线程和多进程,可以无缝嵌入到Hadoop, Spark中使用!开发者是我爱机器学习主要维护者之一@夏龙scharoun

我爱机器学习 网页链接 转发于2017-06-11 19:41
猿辅导开源的 ytk-learn 是基于Java的高效分布式机器学习库,支持单机多线程、多机集群及分布式计算环境(Hadoop, Spark),其中的GBDT在性能和效果上不输XGboost, LightGBM,更加易用部署;实现了适用于 Categorical特征的 GBST(Gradient Boosting Soft Tree)模型;实现了超参数自动调参算法hoag!



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今天我们来读一篇AIStats 2017的文章,讲如何定义一组外积的矩阵Multi-armed Bandits。作者群来自Adobe Research。这篇文章对于推荐系统,特别是基于矩阵分解的推荐系统如何做Exploration和Exploitation有启发。 http://t.cn/RSErlhu ​





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