机器学习日报 2016-07-09 卷积神经网络的数学推导 ；使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流
机器学习日报 2016-07-09[*]Yoshua Bengio最新两场讲演：表征的深度监督学习与深度生成模型 @爱可可-爱生活
[*]使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流 @码农周刊
[*]通过匹配解析树理解自然语言 @网路冷眼
[*]卷积神经网络的数学推导 @数盟社区
[*]用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型 @爱可可-爱生活
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Yoshua Bengio
《Yoshua Bengio最新两场讲演：表征的深度监督学习与深度生成模型》via:@机器之心syncedhttp://t.cn/R5dwHId
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架构 Spark
使用 ML Pipeline 构建机器学习工作流 http://t.cn/R5dudgz 选自《数据淘金》 http://t.cn/R5QIzyz 《码农周刊》官方客户端下载地址：http://t.cn/R4LOpJ7
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼 网页链接 2016-07-09 13:54
经验总结 自然语言处理 博客
【Natural Language Understanding by Matching Parse Tree】http://t.cn/R5d7c7j 通过匹配解析树理解自然语言。
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深度学习 算法 神经网络
卷积神经网络的数学推导 http://t.cn/R5r9izd
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算法 HMM
《如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？ - 知乎》 http://t.cn/R4hfVnq
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最新动态
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我们的2篇IJCAI'16论文已经可以下载了：《Taking up the Gaokao Challenge: An Information Retrieval Approach》 http://t.cn/R5drhjD ，《HIEDS: A Generic and Efficient Approach to Hierarchical Dataset Summarization》 http://t.cn/R5drhjk
http://tva1.sinaimg.cn/crop.460.50.1137.1137.50/403aa80ajw8f0zkgkemdnj21kw135gy1.jpg 数据科学家快报 网页链接 2016-07-09 23:17
深度学习 行业动态 数据科学 吴恩达
专访百度吴恩达：深度学习能给一个公司带来什么价值 http://t.cn/R5d1e1b - 数据科学家快报
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深度学习 视觉 算法 资源 神经网络 视频
中英字幕，神经网络与深度学习。本视频介绍了神经网络与深度学习的基因原理，说明了神经网络与真实神经系统的相似之处。例举了神经网络可以很好地对模式进行学习的一系列实际例子。http://t.cn/R5dlLHO
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知识工程 鲍杰 知识库
下午会场：文因互联（Memect，W3C会员）鲍杰，从XMBRL到金融知识图谱：展望开放知识图谱在金融领域的应用
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深度学习
『深度学习现在坑还多吗？ - 知乎』http://t.cn/RZ11BQg
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会议活动 视觉 CVPR 会议
『【CVPR2016论文快讯】细粒度视觉分类的最新进展』http://t.cn/R5r0Kl7
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深度学习 算法 论文 神经网络
《Sequence Training and Adaptation of Highway Deep Neural Networks》L Lu (2016) http://t.cn/R5dhPGt
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应用 广告系统 论文 信息检索
《Scalable Semantic Matching of Queries to Ads in Sponsored Search Advertising》M Grbovic, N Djuric, V Radosavljevic, F Silvestri, R Baeza-Yates, A Feng, E Ordentlich, L Yang, G Owens (2016)http://t.cn/R5dPgqk
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深度学习 Antoine Bordes Mike Schroepfer Yann Lecun
"Yann LeCun: Facebook CTO Mike Schroepfer (my boss!) highlights a video explaining some of the work we are doing on language understanding, featuring FAIR scientist Antoine Bordes" http://t.cn/R5dv95jhttp://t.cn/R5dv95a .
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