机器学习日报 2017-05-13 AI科技评论专访Yann LeCun: 关于深度学习未来的14个问题
机器学习日报 2017-05-13[*]AI科技评论专访Yann LeCun: 关于深度学习未来的14个问题 @网路冷眼
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[*]机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数 @一起大数据
[*](Keras/TensorFlow)AnswerBot自动应答机器人构建 @爱可可-爱生活
[*]面向推荐系统的矩阵分解技术 @爱可可-爱生活
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深度学习 Yann Lecun
【AI科技评论专访Yann LeCun: 关于深度学习未来的14个问题】只有经历过诋毁并坚持到底的人，才敢无惧争议并走向更大的成功。http://t.cn/Rao9Nqp
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【机器学习简史】《Brief History of Machine Learning》by Eren Golge http://t.cn/RXhLW19pdf:http://t.cn/RaKOAXz
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机器学习中的范数规则化之L0、L1与L2范数-一起大数据 @数据分析招聘 http://t.cn/RaKcGrU
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应用 资源 代码 幻灯片 机器人
【(Keras/TensorFlow)AnswerBot自动应答机器人构建】“Building AnswerBot with Keras and Tensorflow (slides & code)” by Avkash Chauhan GitHub:http://t.cn/Raom954
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算法 应用 资源 PDF 矩阵 数据科学 推荐系统
【面向推荐系统的矩阵分解技术】《Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems》Y Koren, R Bell, C Volinsky (2009) http://t.cn/RaSYhy6
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深度学习 Behnam Neyshabur 论文
《Geometry of Optimization and Implicit Regularization in Deep Learning》B Neyshabur, R Tomioka, R Salakhutdinov, N Srebro (2017)http://t.cn/RaSl5Tz
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《Learning Representations of Emotional Speech with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》J Chang, S Scherer (2017) http://t.cn/RaiLWeB
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《Program Induction by Rationale Generation:Learning to Solve and Explain Algebraic Word Problems》W Ling, D Yogatama, C Dyer, P Blunsom (2017) http://t.cn/RaSWRhk
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