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发表于 2017-1-13 16:34:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2017-01-09
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ArnetMiner   网页链接 2017-01-09 14:25
会议活动 自然语言处理 Chris Manning Christopher Manning Dan Klein Lillian Lee Michael Collins 会议
【AMiner】Aminer.org发布2016年自然语言处理领域最具影响力科学家榜单http://t.cn/RMI8SsD,收录了该领域国际顶级会议ACL(CCF-A)过去五十余年内发表论文被引用数前100名的学者。前10名中包括斯坦福的Chris Manning,JHU的Church,康奈尔Lillian Lee,伯克利Dan Klein,哥大Michael Collins等大牛。华...全文: http://m.weibo.cn/1870858943/4062014353159280...全文: http://m.weibo.cn/1870858943/4062014353159280




龙星镖局   网页链接 2017-01-09 18:01
自然语言处理
国外小伙伴搜集的NLP高能资源。很不错。自然语言处理 资源合集 | 我爱计算机 http://t.cn/RMzysqc




网路冷眼   网页链接 2017-01-09 14:13
深度学习 资源 自然语言处理 机器翻译 教育网站 课程
【Stanford Deep Learning Tutorial】http://t.cn/zYVolyw 深度学习是机器学习的一个迅速发展的领域。要了解更多详情,请查看斯坦福大学的深度学习教程。(也有一个被翻译成中文的旧版本:http://t.cn/zTbJaUs )建议学习新的英文版本:http://t.cn/RZ6SES5




爱可可-爱生活   网页链接 2017-01-09 14:03
资源 Martin Zinkevich PDF
【机器学习法则:机器学习工程最佳实践】《Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering》 by Martin Zinkevich http://t.cn/RMIjrzs




爱可可-爱生活   网页链接 2017-01-09 13:45
经验总结 深度学习 自然语言处理 Alex Paino 博客 代码
【(TensorFlow)深度学习短消息文本纠错】’Deep learning models trained to correct input errors in short, message-like text' by Alex Paino GitHub: http://t.cn/RMIWHWT Demo:http://t.cn/RMIWHWH Blog:《Deep Text Correcter》http://t.cn/RMfnQo1




最新动态
LUPA开源社区   网页链接 2017-01-09 22:07
算法 自然语言处理 Java
【Jcseg 2.1.0发布-Java开源中文分词器】Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器,同时集成了关键字提取,关键短语提取,关键句子提取和文章自动摘要等功能,并且提 ... http://t.cn/RMMefh2




机器学习研究会   网页链接 2017-01-09 20:13
【推荐】机器学习法则:机器学习工程最佳实践 http://t.cn/RMMoVkr




微软亚洲研究院   网页链接 2017-01-09 19:00
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【Michael Jordan:AI几百年内不会觉醒】随着AI发展,人类恐惧日甚一日。Jordan是著名计算机科学家,门下英雄辈出,如深度学习大牛Yoshua Bengio、百度首席科学家吴恩达、斯坦福Percy Liang教授。近日他提到,以目前进展来看,机器人毁灭人类几百年里不会发生。 http://t.cn/RMMf4I6


微软亚洲研究院 网页链接 转发于2017-01-09 19:01
在Semantic Scholar 2015年计算机科学领域最具影响力人物榜单上,Jordan名列榜首。2012年,他曾受邀参加微软亚洲研究院举办的“二十一世纪的计算”大会,针对大数据分治和统计推论发表主题演讲,快来看一看吧![坏笑][坏笑]http://t.cn/RMMfJ4L



龙星镖局   网页链接 2017-01-09 18:08
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【每日一推】《Deep Convolutional Denoising of Low-Light Images》by Tal Remez, Or Litany, Raja Giryes, Alex M. Bronstein http://t.cn/RMMyBmj 利用深度卷积神经网络解决低亮度图片的泊松降噪问题,与传统光谱成像方法相比,节约了大量用于图片后续处理的时间,大幅提升了降噪处理的效率和效果。




机器之心synced   网页链接 2017-01-09 16:46
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数据娃掘   网页链接 2017-01-09 13:08
经验总结 深度学习 视觉 资源 自然语言处理 博客 课程
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HackerNewsDaily   网页链接 2017-01-09 12:40
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FPGA开发圈   网页链接 2017-01-09 11:44
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【基于Python查看SVD压缩图片的效果】机器学习中常用的降维方法是主成分分析(PCA),而主成分分析常用奇异值分解(SVD)。那么SVD的效果到底如何呢?SVD常用来进行图像的压缩,我们就来实验一下。http://t.cn/RMIMa6Q




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爱可可-爱生活   网页链接 2017-01-09 07:00
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【神经(网络)序列标记模型的字符级信息扩展】《Attending to characters in neural sequence labeling models》by Marek Rei http://t.cn/RMqS3YF ref:《Attending to Characters in Neural Sequence Labeling Models》M Rei, GKO Crichton, S Pyysalo [University of Cambridge] (2016) ...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4061902335830929




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