解应春BW 发表于 2017-10-4 13:59:51

AI100_机器学习日报 2017-09-25 如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程

AI100_机器学习日报 2017-09-25
[*]如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程 @AI科技大本营
[*]百度研发的移动端深度学习框架,致力于让卷积神经网络极度简单的部署在手机端 @爱可可-爱生活
[*]电商交易欺诈层出不穷,如何用深度学习系统布下天罗地网? @ChatbotsChina
[*]清华大学黄民烈博士:如何让聊天机器人理解人类情感? @ChatbotsChina
[*]SegFlow视频对象分割/光流联合学习 @爱可可-爱生活

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深度学习 资源 课程
【如何优雅地用TensorFlow预测时间序列:TFTS库详细教程】详见:http://t.cn/R0MddP1 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。在此前发布的TensorFlow 1.3版本中,引入了一个TensorFlow Time Series模块。TFTS专门设计了一套针对时间序列预测...全文: http://m.weibo.cn/6080368657/4155918680069146 ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-25 12:58
深度学习 算法 行业动态 神经网络
【百度研发的移动端深度学习框架,致力于让卷积神经网络极度简单的部署在手机端】’Mobile-deep-learning(MDL) - This research aims at simply deploying CNN(Convolutional Neural Network) on mobile devices, with low complexity and high speed.' by Baidu GitHub: https ://github .com/baidu...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4155850920570184 ​
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.526.526.50/006tQI9Wjw8f9zsv4abuvj30em0emdhj.jpg ChatbotsChina   网页链接 2017-09-25 11:22
深度学习 王书浩
【电商交易欺诈层出不穷,如何用深度学习系统布下天罗地网?】 清华大学交叉信息研究院博士后、物理学博士王书浩对最新交易欺诈检测系统的分享。 http://t.cn/R0I5ogu ​
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.526.526.50/006tQI9Wjw8f9zsv4abuvj30em0emdhj.jpg ChatbotsChina   网页链接 2017-09-25 09:08
应用 语音 自然语言处理 黄民烈 机器人
【清华大学黄民烈博士:如何让聊天机器人理解人类情感?】 语音交互作为一个新的入口,作为人际交流的一种范式,开放式聊天对于情感陪护而言依然是非常重要的互动环节。 http://t.cn/R0fHx1l ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-24 20:02
会议活动 视觉 ICCV Jingchun Cheng 会议
【SegFlow视频对象分割/光流联合学习】“SegFlow: Joint Learning for Video Object Segmentation and Optical Flow” by Jingchun Cheng Github:https ://github .com/JingchunCheng/SegFlow Home:http://t.cn/R0VhKqhhttp://t.cn/R0VhIVj ​




最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1497.1497.50/4caedc7agw1e6isc8p2y2j215o15oq5a.jpg 微软亚洲研究院   网页链接 2017-09-25 18:30
深度学习 薛继龙
【一键加速计算性能】在深度学习“红透”半边天的同时,当前很多深度学习框架却面临着共同的性能问题:被频繁调用的代数运算符严重影响模型的执行效率。本文中,微软亚洲研究院研究员薛继龙将为大家介绍能够轻松玩转计算性能的“加速神器”——内核融合,探讨内核融合在加速深度学习上的主要方法以及当...全文: http://m.weibo.cn/1286528122/4155934286077431 ​


微软亚洲研究院 网页链接 转发于2017-09-25 18:32
薛继龙表示,内核融合就是将一个计算图中的节点所对应的内核函数融合成一个函数,使得整个数据流图只需要通过一次函数调用即可完成,从而减小平台调度和内核启动带来的开销。而且,通过合理地设计不同内核函数的输入输出数据的放置可以极大地提高数据传输效率,从而提升整体计算性能。



http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.2000.2000.50/006DuBEdjw8fazq0aity8j31jk1jkwhl.jpg AI科技大本营   网页链接 2017-09-25 18:07
算法 神经网络
【探索 | 神经网络到底是如何思考的?MIT精英们做了这么一个实验室来搞清楚】详见:http://t.cn/R0x7wM4 人工智能是很火,神经网络也很火,但你真的懂它吗?神经网络到底是怎么工作的?没有人知道。AI科技大本营编译了这篇发表在麻省理工大学网站上的《神经网络如何思考》一文。 ​
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.526.526.50/006tQI9Wjw8f9zsv4abuvj30em0emdhj.jpg ChatbotsChina   网页链接 2017-09-25 16:53
算法 行业动态 神经网络
效果超过SGD和Adam,谷歌大脑的「神经网络优化器搜索」自动找到更好的训练优化器 http://t.cn/R0MEjRV ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-25 09:23
深度学习 Adrian Bulat
【(Torch7)实时人体姿态识别】’This code implements a demo of the Binarized Convolutional Landmark Localizers for Human Pose Estimation and Face Alignment with Limited Resources paper by Adrian Bulat and Georgios Tzimiropoulos.' by Adrian Bulat GitHub: https ://github .com/1adrian...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4155796705119822 ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼   网页链接 2017-09-25 09:00
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【Design and Implementation of the PULSAR Programming System for Large Scale Computing】论文《大规模计算 PULSAR (脉冲星)编程系统的设计与实现》,PDF格式,下载地址:http://t.cn/R0fYYtz ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.236.115.350.350.50/82c654dfjw8f0gg3bp8uij20ne0gjt92.jpg 蚁工厂   网页链接 2017-09-25 08:36
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#开源项目推荐# Serpent.AI,一个python写的游戏代理框架。其目的是把任意一个pc游戏变成AI开发的沙箱环境。如果你想使用深度学习来让机器打游戏可以看下这个项目。 http://t.cn/R0b1Lwy ​
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《OptionGAN: Learning Joint Reward-Policy Options using Generative Adversarial Inverse Reinforcement Learning》P Henderson, W Chang, P Bacon, D Meger, J Pineau, D Precup (2017)http://t.cn/R0fi64h GitHub: https ://github .com/Breakend/OptionGAN ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-25 05:20
算法 论文 神经网络
《Neural network identification of people hidden from view with a single-pixel, single-photon detector》P Caramazza, A Boccolini... (2017) http://t.cn/R0fifYl ​
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