机器学习日报 2015-07-08 深度学习成长的烦恼;Social Media & Text Analytics;人工智能癌症专家IBM...

解应春BW

机器学习日报 2015-07-08

• 深度学习成长的烦恼 @吴甘沙
• Gensim集成基于Textrank的文本摘要 @爱可可-爱生活
• Social Media & Text Analytics精选阅读列表 @爱可可-爱生活
• DIGITS 2让多GPU深度学习更容易 @网路冷眼
• 人工智能癌症专家IBM沃森 @TECH2IPO
  

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今日焦点 (5)
吴甘沙   网页链接 2015-07-08 02:09
深度学习 GPU 政府网站 行业动态
深度学习成长的烦恼 http://t.cn/RL2TZ4q 英文原版Growing Pains for Deep Learning, on the Communications of ACM. http://t.cn/RLLvRP5 该文声称百度大规模生产环境中的深度学习加速基于FPGA（而不是研究院推崇的小规模GPU集群）。@bd-欧仔 以前美国NSF资助过过类似的研究 http://t.cn/RLLvRPq

爱可可-爱生活   网页链接 2015-07-08 21:49
自然语言处理 Python 代码 主题模型
【(Python)Gensim集成基于Textrank的文本摘要模块】http://t.cn/RLLeqDA

爱可可-爱生活   网页链接 2015-07-08 21:40
应用 资源 自然语言处理 Wei Xu 代码 课程 社交网络
【NLP课程《社交媒体与文本分析》精选阅读列表】《Social Media & Text Analytics》by Wei Xuhttp://t.cn/RLLg8iI GitHub:http://t.cn/RLLg8if

网路冷眼   网页链接 2015-07-08 17:30
算法 深度学习 GPU 数据科学 神经网络
【DIGITS 2让多GPU深度学习更容易（Easy Multi-GPU Deep Learning with DIGITS 2）】http://t.cn/RLLwrC3DIGITS是一个数据科学家和研究人员进行深度学习开发的工具，旨在为优化深度神经网络的快速开发和部署而设计，它于2015年3月引入，现在升级到2版本提供了自动多GPU的缩放。转需！

TECH2IPO   网页链接 2015-07-08 12:40
新闻
#TechOpinion#【世界上第一个人工智能癌症专家IBM沃森】​沃森是科技巨头 IBM 最新的超级电脑系统，目前它正在被训练成为癌症专家，这一革命性的医疗新方向将可帮助医生分分钟搞定癌症治疗方案。http://t.cn/RLL68GF

最新动态
星空下的巫师   网页链接 2015-07-08 23:14
深度学习 GPU
NVIDIA又更新他们的武器库了。。（1）CUDA 7.5: http://t.cn/zTSJdR2；（2）CUDNN v3:http://t.cn/RLLsdr5；（3）DIGITS 2.0: http://t.cn/RAb19Pa

爱可可-爱生活   网页链接 2015-07-08 20:23
算法 深度学习 经验总结 博客 神经网络
【Youtube最热门机器学习/神经网络/深度学习视频集锦】《My playlist – Top YouTube Videos on Machine Learning, Neural Network & Deep Learning》http://t.cn/RLL1aAV pdf:http://t.cn/RLL1aAt

CSDN   网页链接 2015-07-08 15:47
深度学习 刘文志
【专访刘文志：异构并行计算的未来很光明】异构计算在国内外的发展趋势怎样？它在企业的就业情况如何？开发者又该如何学习并行计算？深度学习与机器学习有何区别？带着这些疑问，CSDN联系上了刘文志，请他对此一一解答。http://t.cn/RLL0cXW

集微网集成电路   网页链接 2015-07-08 12:20
语音 刘荣 行业动态
【不惜巨亏40亿美元 英特尔打开与谷歌合作的大门】“去年，我和国内的一家做语音识别的软件厂商谈判，希望他们的语音识别平台支持英特尔架构。我们是揣着银子去的，可人家不买帐。”英特尔中国区销售经理刘荣女士在“英特尔物联网大会”上给大家讲述了一个不敢相信的故事。http://t.cn/RLLI2LZ

饭客china   网页链接 2015-07-08 11:24
算法 经验总结 博客 神经网络
关于dropout的有趣的进化论解释：训练神经网络时，使用dropout技术来防止网络的过拟合。我们这里且不谈这个技术的细节，但就这项技术的有趣的生物进化论解释了解下。自然界的高等生物进化出了两...文字版>>http://t.cn/RLLIkdN （新浪长微博>> http://t.cn/zOXAaic）

数盟社区   网页链接 2015-07-08 11:04
深度学习 Chris Edwards
【深度学习在不同场景下的一些挑战及解决方案】Chris Edwards发表于Communications of the ACM的这篇文章，通过不同的深度学习研究人员的现身说法，列举了深度学习在不同场景下面临的一些挑战以及目前的解决方案。http://t.cn/RLLfOd7

科幻世界   网页链接 2015-07-08 10:20
应用 视觉 新闻 机器人 行业动态
#惊奇视觉#谷歌人工智能项目：机器人视角看世界怪异荒诞http://t.cn/RLLtl2D据国外媒体报道，互联网巨头谷歌公司公布了一组图片，这些图片展示了先进人工智能系统如何对图片进行分析和处理。因此，它们也可以被称作计算机眼中的世界...[衰]整个人都不好了

国际电子商情   网页链接 2015-07-08 09:30
算法 深度学习 神经网络
【会深度学习的智能处理器更懂人工智能】http://t.cn/RLLGK3z时下业界利用深度学习算法来训练卷积神经网络(CNN)，以期实现智能化程度更高的移动设备，这可能需要以全新方法来设计处理器架构。但是，巧妙地充分利用现有的技术，也可帮助我们进一步走向具备真正智能认知能力的设备。

爱可可-爱生活   网页链接 2015-07-08 08:38
资源 会议活动 深度学习 自然语言处理 EMNLP PDF 代码 会议 教育网站
【论文+幻灯+代码:基于RNN的观点挖掘】《opinion mining with deep recurrent nets》O. Irsoy, C. Cardie [Cornell] (EMNLP2014) http://t.cn/RLLUlRv Slide:http://t.cn/RLLUl8s 代码(C++):http://t.cn/RLLUlRA 数据:http://t.cn/RLLUlRw preprocessed:http://t.cn/RLLUl8F

爱可可-爱生活   网页链接 2015-07-08 08:27
会议活动 ICML 会议
【Google/Microsoft在ICML2015发表成果汇总】《ICML 2015 and Machine Learning Research at Google》http://t.cn/RLLUA7m pdf:http://t.cn/RLLUA71 《Microsoft Research at ICML, Lille》http://t.cn/RLLUA7updf:http://t.cn/RLLUA73

梁斌penny   网页链接 2015-07-08 07:49
自然语言处理
[1/3] pullword在线分词每天的请求数首破60万次，稳定客户超过50家，已经逐渐向我的理想接近了。未来这些优质API都应该是免费，且永久免费开放给公众服务的，就向一种资源一样，通过包括分词在内的一系列服务connect更多的企业，在connect里面找其他变现机会，以上是我的理解。万一成了一个独角兽呢


梁斌penny 网页链接 转发于2015-07-08 07:55
计划推出一系列API服务，目标connect 1万家互联网企业，和多少企业连接是唯一的KPI。。当然最后还要感谢美团云赞助了一堆机器，谢谢 @美团云 ，也谢谢之前所有赞助过的同志@Fenng @phunter_lau @肖世康@qiuyuexp @董方_Vin @搬运大数据的亨利 @string_tang [2/3]

好东西传送门   网页链接 2015-07-08 07:30
算法 自然语言处理 SVM 分类
NLP日报 2015-07-07 http://t.cn/RLL2lli 1) 泥沙龙笔记: parsing vs. classification and IE 2) 基于词向量的文档分类 3) 诺亚神经响应机NRM模型 4) 基于词典+NB/SVM的Twitter情感分类 5) 微信的听声音识别电视和音乐的功能实现细节 完整版18条 http://t.cn/RLL2llJ

好东西传送门   网页链接 2015-07-08 07:08
算法 视觉 深度学习
计算机视觉日报 2015-07-07 http://t.cn/RLLAHYy 1) DeepFace: Facebook的人脸识别 2) 计算机视觉算法将电视中的2D影片变成3D数据 3) 人脸识别上流行的CNN算法总结 4) 聊聊人脸识别支付 5) 基于深度学习的图像特征提取 完整版10条 http://t.cn/RLLAHYU

好东西传送门   网页链接 2015-07-08 06:59
架构 算法 视觉 会议活动 深度学习 贾扬清 Hadoop 会议 分类 简报
机器学习日报 2015-07-07 http://t.cn/RLLAiwr 1) 贾扬清：希望Caffe成为深度学习领域的Hadoop 2) 学习理论COLT年会论文 3) 曙光深度学习XSystem系统 4) 人脸识别上流行的CNN算法 5) parsing vs. classification and IE 完整版35条 http://t.cn/RLLAiwB

tertio   网页链接 2015-07-08 00:35
自然语言处理
人的语言相对于计算机语言具有压倒性优势，一个重要原因恰恰是自然语言中的概念定义（比如一个词）是模糊的，感受性的，开放可扩展的。同时，又可以将语义约束在一个足够精确的范围。比如一个人拿了一个东西给你，你说“赶紧拿走”，简练又精确，计算机语言如何才能在这个方向上走出一小步？


whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 00:58
嗯，但这不仅仅是简练的问题，也是对双方关系和共同文化/生活史背景的再确认，把话说得让第三方听不懂，是表达与对方熟识相知关系的方式之一。

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 01:08  回复 @炼金术士gewesen “缺少对这方面的建模研究投资而已”
缺乏共同经验背景，再好的模型也没用啊，自然语言的理解不是个简单解码过程，一句言语只是一个信号序列，用于在对方头脑中唤起一组观念，它本身并未包含这些观念，所以只要接受端系统里不预先存在说话者旨在唤起的观念，算法再高明也没用

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 01:15  回复 @whigzhou “缺乏共同经验背景，再好的模型也...”
比如在特定场景下，我的一声咳嗽便可让特定听者做出我所期待的反应，现在你把这咳嗽声录下来，交给机器人让他猜我是什么意思，他怎么猜呢？

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 01:34  回复 @呼噜byhulu “小孩怎么学习语言的呢？“旨在唤...”
有些观念是天生就有的，比如“饿了、危险、快逃、他想帮我、妈妈、动物、食物……”等等，对有些信号的反应也是天生就会的，比如顺着对方目光或手指方向看，没有这些前提，小孩啥也学不会

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 23:21  回复 @Amnkhensu “有个朋友也是白板论者，他说你的...”
确实没办法，我们没法也没必要说服每个人。有些质疑的唯一可行回应是开书单，可是那很讨人烦，而且就算开了也没人会看

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-07-08 23:24
这是人与人的通信而言。如果是目的论的，只看通信产生的效果，那机器语言肯定在未来会超过人类语言。人类语言的语法是基因决定的，很难进化了。