解应春BW 发表于 2017-8-6 19:06:37

机器学习日报 2017-08-03 除了自然语言处理,你还可以用Word2Vec做什么?

机器学习日报 2017-08-03
[*]除了自然语言处理,你还可以用Word2Vec做什么? @wx:机器之心
[*]DeepMind:把人工智能和神经科学结合起来,实现良性循环 @机器之心Synced
[*]scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法 @一起大数据
[*]ACL2017 五篇最佳论文出炉 @wx:AI科技大本营
[*]ImageNet冠军模型SE-Net详解 @wx:全球人工智能

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算法 自然语言处理
「业界 | 除了自然语言处理,你还可以用Word2Vec做什么?」把文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量,从而提供了一种看待词嵌入应用的新视角。 http://hao.memect.cn/1d8
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深度学习 神经科学
【观点 | DeepMind:把人工智能和神经科学结合起来,实现良性循环】人工智能发展早期的许多启发来自于神经科学,神经科学也从人工智能研究者的理论和模型中受益良多。将二者结合起来,互相学习,互相汲取灵感,形成良性循环,或对二者的持续发展产生积极影响。http://t.cn/R96GjIp ​




http://tva1.sinaimg.cn/crop.88.0.163.163.50/6259a7dbgw1exz6lny89ij209g04kjrb.jpg 一起大数据 网页链接 2017-08-03 15:42
经验总结 算法 KNN 博客 聚类
scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法 - Thinkgamer博客 - CSDN博客http://t.cn/R96OcYV ​




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会议活动 自然语言处理 Barbara Grosz 包红云 会议 孙茂松 万小军 王厚峰
「ACL 五篇最佳论文出炉,Barbara Grosz获终身成就奖(附最佳论文打包下载)」国内有 5 篇论文入选:复旦大学黄萱菁团队、清华大学孙茂松团队、北京大学万小军团队、北京大学王厚峰团队,以及中科院自动化研究所包红云团队各有一篇论文入选。 http://hao.memect.cn/1do
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会议活动 视觉 CVPR 会议
「CVPR | ImageNet冠军模型SE-Net详解!」 http://hao.memect.cn/1dd
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最新动态
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.10.307.307.50/685a8f49gw1ebrrf7lnd8j208k0c8758.jpg 专注云计算 网页链接 2017-08-03 20:22
深度学习 算法 神经网络 张动图
【12张动图解析深度学习中的卷积网络】现如今,卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识,我可以快速概述不同类型的卷积及其好处。http://t.cn/R9Xxqyb @铭玉其_很平凡 @下岗工人01 @没人用我的名 @何春银微想 ​
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视觉 应用 Binghua Guo Hongyue Dai Zhonghua Li 戴宏跃 郭炳华 机器人
Binghua Guo, Hongyue Dai, Zhonghua Li. A Visual-attention-based 3D Mapping Method for Mobile Robots. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(7): 1248-1256 (郭炳华, 戴宏跃, 李中华. 基于视觉注意的移动机器人环境3D建模. 自动化学报, 2017, 43(7): 1248-1256) http://t.cn/R96rve2 ​




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深度学习 算法 语音 Qin Chu-Xiong Zhang Lian-Hai 秦楚雄 神经网络 张连海
QIN Chu-Xiong, ZHANG Lian-Hai. Deep Neural Network Based Feature Extraction for Low-resource Speech Recognition. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(7): 1208-1219 (秦楚雄, 张连海. 基于DNN的低资源语音识别特征提取技术. 自动化学报, 2017, 43(7): 1208-1219) http://t.cn/R96Bei2 ​




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会议活动 视觉 ICCV 代码 会议 论文
游戏领域的图像渲染技术?使用级联精细网络的摄影图像合成技术,Photographic Image Synthesis with Cascaded Refinement Networks。ICCV 2017 论文:http://t.cn/R9xhD9D 代码:http://t.cn/R9xz46I 摘要:我们提出了一种基于语义布局的摄影图像合成方法。给定一个语义标签贴图,我们的方法产...全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4136701737052760 ​




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算法 自然语言处理 行业动态
「腾讯重磅AI产业报告:美国芯片、算法、NLP等领域全面压制中国」AI 芯片作为产业核心,也是技术要求和附加值最高的环节,产业价值和战略地位远远大于应用层创新,因此我们需要高度重视。 http://hao.memect.cn/1dq
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自然语言处理
「Salesforce爱因斯坦AI最新NLP研究,通过情境化词向量从翻译中学习(附开源代码)」在这些实验中,我们尝试向GloVe和CoVe添加字符向量。结果表明,在某些任务中,字符向量可以与GloVe和CoVe一起工作,以获得更高的性能。这表明CoVe添加了与字符和单词级信息相辅相成的信息。 http://hao.memect.cn/1dl
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深度学习 应用 推荐系统
「开源|私人定制:用深度学习打造一款音乐推荐系统!」随着生活水平的极大提高,人们在很多情况下都会边听音乐边做一些事情,比如在健身房、出行路上等,越来越多的人也开 http://hao.memect.cn/1dg
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深度学习 算法 神经网络
「学界 | 结合堆叠与深度转换的新型神经翻译架构:爱丁堡大学提出BiDeep RNN」爱丁堡大学与 Charles University 的研究者们对堆叠与深度转换架构的多个组合形式在 WMT 翻译任务中的表现进行了测试,并提出了结合堆叠与深度转换的新型神经网络:BiDeep RNN。 http://hao.memect.cn/1d9
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深度学习 神经科学
【DeepMind眼中的神经科学研究:人工智能进步的另一个重要支点】 DeepMind的人工智能研究从神经科学中获得了诸多启发,他们相信这才是正确的路线,而且希望两个学科互相学习、共同提高 论文地址:http://t.cn/RKe3RAI http://t.cn/R9693GH ​
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经验总结 深度学习 博客 集成学习
【用快照集成(Snapshot Ensembling)方法加快训练深度学习模型】《Train your Deep Learning model faster and sharper: Snapshot Ensembling — M models for the cost of 1》by Harshvardhan Gupta http://t.cn/R96AYnbref:《Snapshot Ensembles: Train 1, get M for free》...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4136628400485678...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4136628400485678 ​
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会议活动 自然语言处理 Barbara Grosz Jason Eisner Ryan Cotterell
#ACL2017# 第55届国际计算机语言协会(ACL)年会在刚才颁布了大会奖项。哈佛大学的Barbara Grosz因其对自然语言处理和多智能系统作出的杰出贡献获终生成就奖。约翰霍普金斯大学Ryan Cotterell和Jason Eisner的合作论文《Probabilistic Typology:Deep Generative Models of Vowel Inventories》获得最...全文: http://m.weibo.cn/1494921451/4136623065571934 ​
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.437.437.50/a1ab8e59jw1e87arj5d8ej20c80c70v8.jpg 酷勤网-程序员的那点事 网页链接 2017-08-03 10:02
深度学习 算法 神经网络
【神经网络入门】人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它开始。详见http://t.cn/R9iule0(来自:阮一峰的网络日志@ruanyf) ​
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应用 自然语言处理 机器人 新闻
【Facebook否认AI失控:忘记设置英语语法】Facebook近日公开回应关闭AI失控语言事件,认为一些媒体的报道有失事实。系统中的两个聊天机器人产生了让人看不懂的对话。这段对话一看像一堆无法解读的乱码,研究人员后来发现是在为系统设置激励条件时忘了告诉它们:“请用英文语法”。http://t.cn/R9iStFB ​




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会议活动 深度学习 自然语言处理 NIPS 会议 问答系统
“NIPS 2017 Competition Tracks:The Conversational Intelligence Challenge/Classifying Clinically Actionable Genetic Mutations/Learning to Run, Deep RL/Human-Computer Question Answering Competition/Adversarial Attacks and Defences” http://t.cn/R9i0Lxz ​
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会议活动 知识工程 自然语言处理 EMNLP 代码 会议 知识提取
【表示学习异质监督关系抽取】’Heterogeneous Supervision for Relation Extraction: A Representation Learning Approach (EMNLP 17)' by LiyuanLucasLiu GitHub: http://t.cn/R9iCVfy ref:《Heterogeneous Supervision for Relation Extraction: A Representation Learning Approach》(2017) ...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4136534628040661 ​
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