解应春BW 发表于 2017-9-15 08:29:49

AI100_机器学习日报 2017-09-08 微软Facebook联手发布AI生态系统,开放神经网络交换

AI100_机器学习日报 2017-09-08
[*]微软Facebook联手发布AI生态系统,开放神经网络交换 @新智元
[*]Michael Jordan新研究官方解读:如何有效地避开鞍点 @机器之心Synced
[*]人人都能读懂的无监督学习:什么是聚类和降维 @数盟社区
[*]用TensorFlow做SVM&kernel methods @爱可可-爱生活
[*]机器学习相关GitHub资源排行榜 @爱可可-爱生活

@好东西传送门 出品,由@AI100运营, 过往目录 见http://ai100.com.cn

订阅:关注微信公众号 AI100(ID:rgznai100,扫二维码),回复“机器学习日报”,加你进日报群http://memect-public.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/images/AI100_logo.png
邮件版包括11条,本期的Web版有完整内容16条
用日报搜索找到以前分享的内容: http://ml.memect.com/search/今日焦点 (5)
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.2048.2048.50/006e14C0jw8ewjb494gavj31kw1kwwrj.jpg 新智元   网页链接 2017-09-08 08:27
深度学习 算法 神经网络
早间重磅!微软Facebook联手发布AI生态系统,推出 Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,这是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。ONNX是迈向开放生态系统的第一步,AI开发人员可以轻松地在最先进的工具之间转换,并选择最适合他们的组合。但是...全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4149621993268352 ​




http://tvax4.sinaimg.cn/crop.21.40.420.420.50/ee3b7d6cly8fdpy29sfxyj20ct0ctdfu.jpg 机器之心Synced   网页链接 2017-09-08 17:49
算法 Michael Jordan
【Michael Jordan新研究官方解读:如何有效地避开鞍点】今年三月,机器学习领域泰斗级学者 Michael I. Jordan 带领的团队发表了一篇论文《How to Escape Saddle Points Efficiently》——梯度下降的一个简单变种,并证明该算法虽形式简单,却足以极其高效地避开鞍点。http://t.cn/RpbbwDs ​




http://tva3.sinaimg.cn/crop.10.9.396.396.50/e557e0efjw8f5s02skt32j20bh0bht9q.jpg 数盟社区   网页链接 2017-09-08 15:15
算法 聚类
人人都能读懂的无监督学习:什么是聚类和降维?http://t.cn/Rp4ciy4 ​
http://wx1.sinaimg.cn/large/e557e0efgy1fjc6f6sax5j20hs0c6ab8.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-08 08:22
算法 资源 SVM 课程
【用核方法改善线性模型(用TensorFlow做SVM&kernel methods)】《Improving Linear Models Using Explicit Kernel Methods|TensorFlow》 http://t.cn/RpLk0qx ​
http://wx1.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fjbu8h26k6j20ba060dgb.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-08 05:50
入门 资源
【机器学习相关GitHub资源超级排行榜】“Awesome List Rating for Machine Learning” http://t.cn/RpLm7IAGitHub:https ://github .com/josephmisiti/awesome-machine-learning ​
http://wx1.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fjbq22w0gvj21iu1fygz2.jpg



最新动态
http://tva4.sinaimg.cn/crop.13.6.233.233.50/006r8E6Njw8f2v4446qmej306y06ywel.jpg 南京轻搜   网页链接 2017-09-08 18:02
应用 自然语言处理 机器人 社交网络
【Facebook人工智能实验室开发一款动画#聊天机器人#,可对人类表情做出反应】据Futurism报道,社交网络Facebook下属人工智能(AI)实验室开发出一款动画聊天机器人,并设计用于在Skype对话期间监测人类面部的68个点,它能在交谈过程中对人类的面部表情做出自然反应,Facebook的AI实验室将在9月底的国际...全文: http://m.weibo.cn/5897818869/4149766616635278 ​
http://wx1.sinaimg.cn/large/006r8E6Ngy1fjca7gyjeuj30fa05g40d.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-08 13:38
经验总结 深度学习 博客
【用CoreML动手DIY Prisma画风迁移应用】《DIY Prisma app with CoreML》by Oleg Poyaganovhttp://t.cn/RpUH0Yy GitHub: https ://github .com/prisma-ai/torch2coreml/tree/master/example/fast-neural-style pdf:http://t.cn/RpUH0YU ​
http://wx1.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fjc3ixh3qij209c0gmk3t.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-08 13:09
算法 自然语言处理 机器翻译 神经网络
【无需显式切分的全字符级神经网络机器翻译】《Fully Character-Level Neural Machine Translation without Explicit Segmentation》by Kyunghyun Cho http://t.cn/RpUCfAi pdf:http://t.cn/RpUCfA6 ​
http://wx4.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fjc2qo0ppmj21h60sw47t.jpg



http://tva3.sinaimg.cn/crop.455.199.1137.1137.50/613ebd5fjw8f4nwo4985bj21kw16oqqi.jpg python爱好者   网页链接 2017-09-08 11:43
深度学习 算法 代码 神经网络
This note presents in a technical though hopefully pedagogical way the three most common forms of neural network architectures: Feedforward, Convolutional and Recurrent. http://t.cn/RpUwv8U ​




http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/621f4ed4jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg IT技术博客大学习   网页链接 2017-09-08 10:05
算法 回归
【机器学习: 逻辑回归(Logistic Regression) 小项目】 逻辑回归也是数据拟合的一种工具,它用于解决分类问题,即结果是离散型的,而这类问题往往用线性回归不能很好的解决。因此,对于分类问题,我们应当选择逻辑回... 详见:http://t.cn/RpyaVpw 分享自@__L威宏________ ​




http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-08 06:27
深度学习 视觉 算法 神经网络
【今日焦点:DNN从人脸图片检测性取向】《Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images》M Kosinski, Y Wang (2017)http://t.cn/RpLuOpX ​
http://wx2.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fjbr3hpqfmj219i17ygsy.jpg



页: [1]
查看完整版本: AI100_机器学习日报 2017-09-08 微软Facebook联手发布AI生态系统,开放神经网络交换