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机器学习日报 2017-04-14 基于深度学习的图像语义编辑;值得推荐五个机器学习框架

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发表于 2017-4-18 21:32:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2017-04-14
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今日焦点 (5)
聚数力知识分享   网页链接 2017-04-14 11:57
会议活动 资源 自然语言处理 Kaggle NIPS PDF 会议
【每日数据集_研究数据_Kaggle】NIPS会议文章信息数据(1987-2017)包含了1987年到2017年NIPS学术会议中所有论文的标题、作者、摘要和内容文本,数据从PDF文档中抽取得到,数据来自Kaggle,大小约 130 Mb。 数据下载:http://t.cn/RXULqbW Kaggle地址:http://t.cn/RfdLdS3




网路冷眼   网页链接 2017-04-14 23:06
资源 PDF 论文
【Towards a Universal Code Formatter through Machine Learning】http://t.cn/RXyoDcu 论文《通过机器学习实现通用代码格式化》,PDF格式,点击链接下载:http://t.cn/RXbbpgj




爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-14 21:52
经验总结 Matthew Mayo 博客
《5 Machine Learning Projects You Can No Longer Overlook, April》by Matthew Mayo http://t.cn/RX4gUQA《推荐五个机器学习框架》via:@雷锋网 http://t.cn/RXUn3Ua




爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-14 18:11
经验总结 深度学习 视觉 博客 张雨石
《基于深度学习的图像语义编辑》by 张雨石 http://t.cn/RXAuZ2V




KevinRush   网页链接 2017-04-14 07:51
Kaggle 集成学习
参加Kaggle数据挖掘比赛的两大利器: xgboost和模型融合(Model Ensemble)。把多个单模型融合在一起能够降低bias,variance,控制Overfitting,提高准确率。这篇文章 http://t.cn/RXy0TBE 解释了为什么Ensemble能够起到这些作用,还介绍了几种常用的Ensemble的方法: (weighted)vote, averaging, stack...全文: http://m.weibo.cn/3983872447/4096341913042595




最新动态
爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-14 22:16
深度学习 资源 课程 迁移学习
【PyTorch迁移学习】《Transfer learning using pytorch》by Vishnu Subramanian @vishnuvig/transfer-learning-using-pytorch-4c3475f4495">[url]http://t.cn/RXyjNxk[/url] pdf:http://t.cn/RXbP4mH ref:《Transfer Learning tutorial》http://t.cn/RXbP4mT




数盟社区   网页链接 2017-04-14 21:00
深度学习 算法 神经网络
初学者怎么选择神经网络环境?对比MATLAB、Torch和TensorFlowhttp://t.cn/RXU8lMO




AI100   网页链接 2017-04-14 19:17
深度学习 算法 资源 课程 神经网络
http://t.cn/RX4MqFW 配置神经网络十分困难,因为并没有关于如何进行配置的好理论。你必须用系统化的思维从动态结果和客观结果这两个角度探讨不同配置,设法理解给定预测建模问题。在本教程中,您将学会探讨如何配置LSTM网络解决时间序列预测问题的方法。 ​




ArnetMiner   网页链接 2017-04-14 16:46
算法 行业动态
《谷歌推出“联合”机器学习,将数据训练过程转移到用户手机上》将模型的训练和预测过程带到用户的设备上,只有在设备空闲、插入充电或连接至免费Wifi时才进行训练,对手机的性能没有影响。与原有算法相比,新算法将原有的通讯需求减少到十分之一到百分之一 http://t.cn/RXUeDoP




爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-14 16:35
深度学习 算法 代码 神经网络
【DeepLogo:基于深度卷积网络的品牌标志识别】’DeepLogo - A brand logo recognition system using deep convolutional neural networks.' by satojkovic GitHub: http://t.cn/RXUgAgK




机器之心synced   网页链接 2017-04-14 14:21
入门 深度学习 视觉 资源 自然语言处理 课程
机器之心深度研学社每周干货:2017年第15周 http://t.cn/RXUpNpl 本周推荐的是 【入门教程】牛津大学 2017 深度学习 NLP 课程视频、【技术分析】解读神经图灵机 Explanation of Neural Turing Machines、【资源分享】深度学习/计算机视觉 Web 演示大列表 ​




NetSmell   网页链接 2017-04-14 14:19
公告板 行业动态
【谷歌推出神奇智能绘图软件 让你秒变素描大师】不知道这两天大家有没有被谷歌的AutoDraw刷屏?就在昨天,谷歌刚刚发布了一款线上AI小游戏AutoDraw,直译过来就是“自动画图”,利用机器学习,系统会根据用户随手涂鸦的图案猜测用户意图,并推荐出更好看的相应图案[...] http://t.cn/RXUL2OK




专注云计算   网页链接 2017-04-14 14:01
应用 机器人
【人工智能永远无法超越人类这三个能力】现在大家都在谈论人工智能,就连街边扫地的大叔都能侃上两句,呵呵,这个世界充满了对人工智能的躁动。大家都在说人工智能未来会超过人类,那时的世界多美好,人类可以享受着机器人工作而自己不用工作的美妙。 http://t.cn/R61Y6hY




郑州日报   网页链接 2017-04-14 14:01
算法
【聚焦职场危机:当中年危机遭遇职业危机是什么滋味?】高科技企业“被离职”人群日益年轻化,技术人才的“职业生涯”缩短了吗?这些人再就业难不难?“人工智能”时代走近,那些被程序和算法替代的岗位,裁撤下来的人将何处去?会加剧收入贫富分化吗?经济社会发展,劳动者的健康、教育水平不断提升,...全文: http://m.weibo.cn/2716593467/4096434951288324




辽宁日报   网页链接 2017-04-14 14:00
视觉
【锦州电子警察为校园交通安全筑起防护墙】为锦州市中小学周边安装交通安全智能管理系统,是锦州市今年为市民完成的民生实事之一。锦州市利用全市视频监控摄像头建成的这套系统,构筑起了维护中小学生进出学校交通安全的防护墙。   据了解,锦州市安装的交通智能系统是为了解决市区中小学门前车辆过...全文: http://m.weibo.cn/2093606665/4096434700244549




网路冷眼   网页链接 2017-04-14 13:08
深度学习 算法 行业动态 神经网络
【谷歌大脑教机器画简笔画,神经网络的大作都长啥样?】虽然简笔画与实物的逼真程度相去甚远,但即便是一个小孩也能轻易理解图案中的内容。原因其实很简单,因为人类懂得通过判断图案中的关键特征,与现实物体进行匹配。那么,如果是用 RNN 教机器学会画画,它是否能抽象出画中的概念,并用同样的方式...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4096421772659213




机器之心synced   网页链接 2017-04-14 12:34
入门 统计
机器学习应补充哪些数学基础?希望推荐相关数学从入门到熟练书籍。 - 回答作者: 机器之心http://t.cn/RXUV6dT 该回答分为两个部分,前半部分为机器学习所需数学基础概览和简要介绍,后半部分为数学与统计学相关公开课推荐和相关介绍。希望这个答案对于大家学习数学与机器学习有所帮助。 ​




CSDN   网页链接 2017-04-14 11:26
经验总结 深度学习 视觉 算法 博客
【基于深度学习的图像语义编辑】本文首先介绍了图像风格转换的三种典型算法,然后以此为出发点,介绍了基于类似技术的另外三个应用,即图像修复,图像超清化和换脸。这些问题都属于图像生成问题。http://t.cn/RXAuZ2V




刘康_自动化所   网页链接 2017-04-14 09:10
会议活动 自然语言处理 行业动态 会议 活动
前沿 | ACL2017论文报告会 在腾讯的大力支持下,CIPS青工委主办的ACL 2017报告会将于4月22日在北京知春路希格玛大厦举行。在报告会上介绍的ACL 2017论文反映了国内自然语言处理领域最前沿的研究进展。报告会免注册费,欢迎大家报名参加! http://t.cn/RXyQmM1


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免费且管饭,但是需要报名,名额有限,先到先得[呲牙],报名地址在链接里,需点击阅读全文



洪亮劼   网页链接 2017-04-14 09:03
应用 矩阵 推荐系统
今天我们来读一篇WWW 2017的文章,作者们来自Google和Pinterest,主要讲了这么一个其实很多推荐系统实践者就早就注意了的问题,那就是即便是Matrix Factorization,也感觉对于部分用户的推荐效果不好。这篇文章系统性得探讨了这个问题的原因,值得精读。 http://t.cn/RXyHdtn






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