机器学习日报 2017-03-03 机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

解应春BW

机器学习日报 2017-03-03

• 方便的人工数据集生成工具 @爱可可-爱生活
• 机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点 @码农周刊
• FAQ聊天机器人构建指南：文本内容预测任务实例 @ArnetMiner
• 中文分词算法:专家系统分词算法 @大数据BigData
• 视频集锦：(NIPS 2016)贝叶斯深度学习Workshop @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-03 21:15
Mike Bernico 代码
【方便的人工数据集生成工具】“Snape - a convenient artificial dataset generator” by Mike Bernico GitHub:http://t.cn/Ri6LnVJ ​

码农周刊   网页链接 2017-03-03 23:25
深度学习 算法 统计
[译] 机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点 http://t.cn/RJrySJF 选自《ML之道》http://t.cn/RckjuTk 《码农周刊》官方客户端下载地址：http://t.cn/R4LOpJ7 ​

ArnetMiner   网页链接 2017-03-03 19:05
经验总结 应用 自然语言处理 Amanda Sivaraj 博客 机器人
【分享】《Building a Bot to Answer FAQs: Predicting Text Similarity》 FAQ聊天机器人构建指南：文本内容预测任务实例。http://t.cn/RiiBSRM 作者：Amanda Sivaraj 来源：indico.io ​

大数据BigData   网页链接 2017-03-03 17:09
算法 知识工程 自然语言处理 知识库
#大数据# 中文分词算法:专家系统分词算法http://t.cn/RfIBIAz 专家系统分词算法从模拟人脑功能出发，构造推理网络，将分词过程看做是知识推理过程。该方法将分词所需要的语法、语意以及句法知识从系统的结构和功能上分离处理，将知识的表示、知识库的逻辑结构与维护作为首要考虑的问题。知识库按常识...全文： http://m.weibo.cn/2854372157/4081262207979424 ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-03 06:24
会议活动 深度学习 资源 NIPS 会议 视频 统计
【视频集锦：(NIPS 2016)贝叶斯深度学习Workshop】《Bayesian Deep Learning Workshop NIPS 2016 - YouTube》 http://t.cn/RiJCzM0 ​

最新动态
arch4edu   网页链接 2017-03-03 23:35
深度学习 GPU Python
深度学习框架Theano一直被批判说不切实际，代码"是学术实现，没有花大精力在优化上面"。其实不然，Theano的fast-run编译模式应用了非常多的底层优化，优化后的网络训练速度有时可以达到tensorflow的3倍。最近发布的0.9rc1更是声明了GPU后端cuda已经升级为gpuarray，加入了多GPU的支持，当刮目相待了~ ​




网路冷眼   网页链接 2017-03-03 23:20
经验总结 自然语言处理 Tomas Mikolov 博客
【Word Vectors (word2vec)：The amazing power of word vectors】http://t.cn/RqCUBmT word2vec：字词矢量的神奇力量。汇聚了Google的Mikolov 等人有关字词的高效向量表示5篇论文的综述。文章很长，请先转后看！[doge] ​

网路冷眼   网页链接 2017-03-03 22:52
深度学习 资源 幻灯片 教育网站 课程
【CS 20SI: Tensorflow for Deep Learning Research】http://t.cn/RiipL0y 斯坦福大学课程CS 20SI：《供深度学习研究之用的Tensorflow》，包括幻灯片、笔记和作业。需要学习的可以跟着学~~~ ​

爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-03 20:22
Richard Townsend
【Quora相似问题数据集处理尝试】《Tackling the Quora Questions dataset》by Richard Townsend@sentimentron/tackling-the-quora-questions-dataset-43666c74bb0e">[url]http://t.cn/Ri6vTxo[/url] ​

机器之心synced   网页链接 2017-03-03 17:14
语音 行业动态 李先刚
百度新论文提出Gram-CTC：单系统语音转录达到最高水平 http://t.cn/RiijrNx → 百度硅谷 AI 实验室刘海容、李先刚等人发表论文提出了一种新的语音识别模型 Gram-CTC，将语音识别的速度和准确率大大提高。 ​




开源中国   网页链接 2017-03-03 17:05
深度学习 Python
【大数据、机器学习和深度学习类命令行工具】握紧你的键盘！在 OSX 和 LInux 上无需使用鼠标或 GUI ，也可以完成大量的操作。极具人气的面向各类NX系统的命令行工具目前已经扩展至Python、Go、NodeJS 乃至各类混合型工具当中。即使您并不打算通过命令行来运行整条数据处理管道，这些工具依旧可以带来很...全文： http://m.weibo.cn/1400220917/4081260979180736 ​

开源中国   网页链接 2017-03-03 17:03
经验总结 深度学习 博客
【从大数据到深度学习，这些年度开源“新秀”你可用过？】国外开源软件管理供应商 Black Duck Software 在2月底发布了第九期年度“开源新秀”报告，显示了在过去一年中在多个领域的全新 top 开源项目。涉及到的领域有：区块链、数据库、深度学习、SDN、容器、网络安全和教育。http://t.cn/RiJYvAx ​

IT程序猿   网页链接 2017-03-03 17:00
Python
【机器学习编程语言之争，Python夺魁】随着科技的发展，拥有高容量、高速度和多样性的大数据已经成为当今时代的主题词。http://t.cn/Ry5Iqvj（来自： InfoQ ） ​​​​

机器之心synced   网页链接 2017-03-03 16:39
Yoshua Bengio
Yoshua Bengio团队连发三篇论文：提出三种生成对抗网络 http://t.cn/Rii0neq → 著名学者 Yoshua Bengio 所在的分享了他们在 GAN 研究上的贡献，并在 2 月下旬一连在 arXiv 上发布了三篇相关论文。 ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-03 16:20
代码
【最小二乘GAN】《Least Squares GAN(L2 loss instead of log loss)》by Agustinus Kristiadi http://t.cn/RiiNl6QGitHub:http://t.cn/RJqUJ3W ​

新智元   网页链接 2017-03-03 14:34
深度学习 算法 神经网络
【新智元导读】从亚里士多德的联想主义心理学到神经网络的优化方法，CMU的这篇最新论文回顾解析了深度学习的演化历史，不仅提供了一个全面的背景知识，而且总结了一座座发展里程碑背后的闪光思想，为未来的深度学习研究提供了方向。http://t.cn/RiiI9FI ​




机器之心synced   网页链接 2017-03-03 13:54
自然语言处理 行业动态
独家对话百度副总裁王海峰：NLP 的路还很长 http://t.cn/Rii5m0F → 近日，机器之心独家对话百度副总裁王海峰博士，针对时下的 NLP 热点、百度相关的技术情况及其个人经历展开讨论。 ​




ArnetMiner   网页链接 2017-03-03 13:27
算法 资源 Alexander Ratner Bryan He Christopher Re PDF Stephen H. Bach 论文
【每日一推】《Learning the Structure of Generative Models without Labeled Data》by Stephen H. Bach, Bryan He, Alexander Ratner, Christopher Ré http://t.cn/RiibNvT 对标记训练数据的处理已经成为机器学习的重要瓶颈，本文提出一种结构估计方法，可以实现观测数据的ℓ1正则化边际伪似然度的最...全文： http://m.weibo.cn/1870858943/4081206317950028 ​

合肥寰景   网页链接 2017-03-03 08:37
深度学习
【126篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货】http://t.cn/RixcT3A ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-03 06:19
资源 Ian Goodfellow Nicolas Papernot 视频
【机器学习对抗样本】《Adversarial Examples in Machine Learning - YouTube》by Ian Goodfellow, Nicolas Papernot [OpenAI & PennState] http://t.cn/RiJ91gU ​