解应春BW 发表于 2017-2-6 14:39:57

机器学习日报 2017-02-03 详解Facebook全新图像识别系统:无需依赖标记的自由搜索

机器学习日报 2017-02-03
[*]详解Facebook全新图像识别系统:无需依赖标记的自由搜索 @机器之心synced
[*]从符号到分布式表示NLP中词各种表示方法综述 @PaperWeekly
[*]梯度下降优化算法总结图 @爱可可-爱生活
[*]机器学习视频资源集合 @视觉机器人
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视觉
详解Facebook全新图像识别系统:无需依赖标记的自由搜索 http://t.cn/Rxeruub → 在Facebook上搜索图片不再需要关键字了,人工智能会帮你找出图片中的一切 ​




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深度学习 自然语言处理 分布式学习 论文
Symbolic, Distributed and Distributional Representations for Natural Language Processing in the Era of Deep Learning: a Survey #表示学习##综述#本文是一篇综述,非常详细地介绍了NLP中词各种表示方法,从符号到分布式表示,比较全面。 http://t.cn/RxDsDyg ​




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算法
【梯度下降优化算法总结图】via:Sravya Tirukkovalur http://t.cn/RxeVIAdref:http://weibo.com/1402400261/E8vJXpvgp ​
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资源 代码
一些机器学习的视频资源集合,A collection of video resources for machine learning,https://github.com/dustinvtran/ml-videos ​
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深度学习 资源 代码 幻灯片 课程
【MIT深度学习课程】“MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning - A 1-week extensive survey of deep learning methods and applications” http://t.cn/RxuOhKQ Schedule(Slides+Videos):http://t.cn/Rx1E7suGitHub:http://t.cn/Rx1KuBZ ​
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GA算法-R语言实现 >>>> r语言, 遗传算法, 旅行商问题,##**旅行商问题** **<font color="#17E0E3" size=4>北工商-经研143班共有30位同学...GA算法脚本.R") data=read.csv("C:\Users\ShangFR\Desktop\路径优化\143地理坐标.csv") #读取 http://t.cn/RxeFVLy ​




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【Probabilistic Models of Cognition】http://t.cn/RxgRyRn 免费电子书《认知的概率模型》现在可读,其代码开源。本书探索了认知科学的概率方法,其将学习和推理建模为复杂概率模型中的推理。 特别地,研究如何使用称为Church的函数式概率编程语言来模拟认知科学(包括直观物理学,概念学习,因果推理...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4071050692295978...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4071050692295978 ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1022.1022.50/005Fj2RDgw1ex5pinpg65j30sg0sgdg9.jpg 开发者头条 网页链接 2017-02-03 10:05
算法 决策树
机器学习算法之决策树 http://t.cn/Rxdr8yt 分享自 @Ching 开通的独家号《Qcoder》 http://t.cn/RMJMBnS (想看更多?下载 @开发者头条 App:http://t.cn/RZjYFny ) ​
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会议活动 经验总结 自然语言处理 Chris Dyer Claire Cardie Hal Daume Kathy Mckeown Philip Resnik Ray Mooney 博客 会议
【ACL 2017:最后关头的(NLP)论文建议】《Last Minute Writing Advice | ACL 2017》by Claire Cardie, Chris Dyer, Hal Daumé III, Kathy McKeown, Ray Mooney, Philip Resnik http://t.cn/RxdK8lk ​
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深度学习 资源 自然语言处理 Tatiana Erekhinskaya 视频
【Lymba知识抽取/知识表示技术介绍】"What would your first approach when trying to tackle a real world NLP problem? Deep Learning?(Bay Area AI) - YouTube" by Tatiana Erekhinskaya http://t.cn/RxdNMTC ​
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