解应春BW 发表于 2017-6-7 16:59:51

机器学习日报 2017-06-06 从贝叶斯概率角度看深度学习;初学者如何查阅自然语言处理(NLP...

机器学习日报 2017-06-06
[*]初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料 @一起大数据
[*]词向量直觉理解 @爱可可-爱生活
[*]2017年中国人工智能行业分析(智能语音应用篇) @wx:人工智能学家
[*]从贝叶斯概率角度看深度学习 @wx:机器学习研究会
[*]NLP工具库spaCy v2.0.0 alpha发布:15MB神经网络模型、GPU支持、序列化等 @爱可可-爱生活

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经验总结 自然语言处理 博客 刘知远
分享自刘知远THU 《初学者如何查阅自然语言处理(NLP)领域学术资料》 - ... (来自 @头条博客) -http://t.cn/RSNpPpo ​




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经验总结 自然语言处理 博客
【词向量直觉理解】《An Intuitive Understanding of Word Embeddings: From Count Vectors to Word2Vec》by NSS http://t.cn/RSpmyh3 ​
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http://wx.qlogo.cn/mmhead/Q3auHgzwzM7tLtriakLwQvIjtoyUJpiczPDOFeCeR3l0gNllKfwNcIWQ/0 wx:人工智能学家 网页链接 2017-06-06 14:59
语音 行业动态 易观
「2017年中国人工智能行业分析(智能语音应用篇)」Analysys易观分析认为,语音交互在车载场景中存在刚需,也会成为最先爆发的领域。而车联网的纵深化发展,将会衍生出硬件免费,靠个性化增值服务盈利的商业模式。 http://hao.memect.cn/qt
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深度学习 统计
「【学习】从贝叶斯概率角度看深度学习」从贝叶斯概率角度看深度学习 http://hao.memect.cn/qb
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算法 自然语言处理 GPU 神经网络
【NLP工具库spaCy v2.0.0 alpha发布:15MB神经网络模型、GPU支持、序列化等】《What's new in v2.0》http://t.cn/RSN7D4H ​
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最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼 网页链接 2017-06-06 23:08
行业动态
这次WWDC上<机器学习>一词贯穿始终,可见未来AI争夺战中,各厂不掌握机器学习等于陷入被动。推荐一个机器学习系列干货实践:http://t.cn/RS0K4pW,里面谈了LinkedIn、eBay、百度在机器学习上的最新实践,对利用机器学习等前沿技术赋能于广告、促销、大数据平台感兴趣的同学,值得参考学习。 ​
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http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-06-06 22:45
深度学习
Event Representations for Automated Story Generation with Deep Neural Nets #故事生成# 本文研究的问题非常有趣,通过给定一系列的events、action和words,生成一个故事。本文的方法是先将输入处理成一个event序列,然后将离散的event序列转化成一系列连续的event,最后再将这些event生成一段故 ​




http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.255.255.50/6cbb8645gw1eadzj1azv1j2074074dgl.jpg hankcs 网页链接 2017-06-06 20:53
深度学习 自然语言处理
【CS224n笔记1 自然语言处理与深度学习简介】这是斯坦福CS224n的第一篇笔记,也是第一次系统地学习用DL来做自然语言处理。虽然深度学习已经席卷各大应用领域,大量开源工具让谁都能跳过理论基础速成demo专家。我却…http://t.cn/RSpexXs ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/6f830abfjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg ArnetMiner 网页链接 2017-06-06 18:44
经验总结 算法 Matthew Mayo 博客 回归 统计
【观点】《Is Regression Analysis Really Machine Learning?》回归分析真的算机器学习吗?http://t.cn/RSpWfYa 传统意义上应用统计学和机器学习的区别在哪里?二者之间能否总结出一个共同的“第三概念”?来源:KDnuggets 作者:Matthew Mayo ​
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.14.12.154.154.50/739a6626gw1f2h22g6kdkj2050050dfu.jpg 阿里云云栖社区 网页链接 2017-06-06 15:14
会议活动 资源 PDF 会议 数据
【干货分享】2017#云栖大会#演讲视频+PDF现已免费开放下载! 大数据、人工智能、云计算、互联网科技生态等全球技术热点一网打尽! 超全的技术学习资料,给爱学习的你![心] 成都峰会资料合集-->http://t.cn/RSpw51o 南京峰会资料合集-->http://t.cn/RaZHvNB ​
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视觉 行业动态
「WWDC看AI:苹果重磅发布人工智能开发平台,图像识别快谷歌6倍」受到业界广泛关注的苹果智能音箱终于发布,是以“音乐的名义”。 http://hao.memect.cn/qv
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深度学习 算法 神经网络
「干货|看大牛如何复盘递归神经网络!(附论文和代码)」在大牛的眼中,递归神经网络(RNNs)的运作就像孩子们玩的手机游戏(也叫做华人耳语(私下传话),其实就是暗指 http://hao.memect.cn/qm
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经验总结 博客
「推荐|7招教你处理大不平衡数据:没有大数据也能玩转机器学习!」这篇博客主要介绍处理不平衡数据的技巧,那么什么是不平衡数据呢?比如说一位医生做了一个病例对照研究,数据集由病 http://hao.memect.cn/qj
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应用 机器人
「干货 | 增强学习对于机器人运动控制的六字真言」针对机器人的运动控制问题,增强学习技术的运用存在哪些难点?我们又可以采取哪些有效的解决方法? http://hao.memect.cn/qh
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深度学习 唐建
「【讲座】蒙特利尔大学助理教授唐建博士深度学习讲座“An Introduction to Deep Learning”」蒙特利尔大学助理教授唐建博士(Bengjo组新锐科研主力)深度学习讲座“An Introduction to Deep Learning” http://hao.memect.cn/qd
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深度学习 算法 资源 Lu Su PDF Shuochao Yao Yiran Zhao 论文 神经网络
【每日一推】《Compressing Deep Neural Network Structures for Sensing Systems with a Compressor-Critic Framework》by Shuochao Yao, Yiran Zhao, Aston Zhang, Lu Su, Tarek Abdelzaher http://t.cn/RSNsDx0 对深度神经网络结构进行压缩和简化,使其更适合传感应用程序。 ​
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.143.143.50/ec8579bdgw1empksrtmv2j2040040q2u.jpg Datartisan 网页链接 2017-06-06 13:30
Python 数据科学
Python Scikit-Learn 库简介 http://t.cn/RSNB2gr @好东西传送门 @爱可可-爱生活 @西瓜大丸子汤 @数据挖掘研究院 @数据挖掘与数据分析 #数据科学# ​




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深度学习 算法 Brian Whitman SVM
【Apple新CoreML支持的AI开发生态圈】“Apple’s new CoreML supports conversion from these trained model types / packages (Keras/Caffe NNs, SVMs, scikit-learn linear & tree stuff)” via:Brian Whitman, François Chollet ​
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深度学习 算法 Louis Tiao PCA 可视化
【用SketchRNN/PCA/t-SNE做Google QuickDraw涂鸦数据集潜层空间可视化】《Visualizing the Latent Space of Vector Drawings from the Google QuickDraw Dataset with SketchRNN, PCA and t-SNE | Louis Tiao》by Louis Tiao http://t.cn/RSN7Hpw pdf:http://t.cn/RSN7HpA ​
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深度学习 算法 应用 论文 神经网络 医疗
《Data Augmentation of Wearable Sensor Data for Parkinson's Disease Monitoring using Convolutional Neural Networks》T T Um, F M J Pfister, D Pichler... (2017) http://t.cn/RSNh17M ​
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