机器学习日报 2017-06-07 10 张图详解 TensorFlow 数据读取机制;DeepMind全新神经网络推理 A simple...
机器学习日报 2017-06-07[*]揭秘Kaggle神器xgboos @CSDN
[*]10 张图详解 TensorFlow 数据读取机制 @JAVA大本营
[*]深度学习在graph上的使用 @爱可可-爱生活
[*]Spark深度学习Pipelines @爱可可-爱生活
[*]DeepMind全新神经网络推理 A simple neural network module for relational reasoning @爱可可-爱生活
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Kaggle
【揭秘Kaggle神器xgboost】在 Kaggle 的很多比赛中，我们可以看到很多 winner 喜欢用 xgboost，而且获得非常好的表现，今天就来看看 xgboost 到底是什么以及如何应用。http://t.cn/RSOHrnf 本文结构： 什么是 xgboost？ 为什么要用它？ 怎么应用？ 学习资源
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/bf1b7d04jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg JAVA大本营 网页链接 2017-06-07 20:25
张图
10 张图详解 TensorFlow 数据读取机制（附代码） http://t.cn/RSWWkBm
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深度学习
《深度学习在graph上的使用》by iker peng http://t.cn/RSWKKXv
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架构 深度学习 Spark 代码
【Spark深度学习Pipelines】’Deep Learning Pipelines for Apache Spark' by Databricks GitHub:http://t.cn/RS0rQoz
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-06-07 04:47
深度学习 算法 论文 神经网络
《A simple neural network module for relational reasoning》A Santoro, D Raposo, D G.T. Barrett, M Malinowski, R Pascanu, P Battaglia, T Lillicrap (2017) http://t.cn/RS0lAGR
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最新动态
http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-06-07 22:27
会议活动 深度学习 算法 ICML 会议 矩阵
On orthogonality and learning recurrent networks with long term dependencies #ICML# RNN中存在不可避免的梯度消失和爆炸的问题，用正交矩阵能够保证这个问题，但是是否严格正交一定是最好的。本文探究RNN中的weight matrix的正交约束对于training的收敛速度和模型表现的影响。用一种SVD以及参
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-06-07 21:05
Jason Brownlee Python
【(Python)计算机器学习Bootstrap置信区间】《How to Calculate Bootstrap Confidence Intervals For Machine Learning Results in Python - Machine Learning Mastery》by Jason Brownlee http://t.cn/RSWRiZRpdf:http://t.cn/RSWRiZ8
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-06-07 21:02
深度学习 算法 CRF Python 代码
'CRF-as-RNN Layer for Lasagne - A Lasagne layer (and supporting Theano Ops) for the CRF-as-RNN layer.' by Gabe Schwartz GitHub: http://t.cn/RSW8i8f
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.255.255.50/6cbb8645gw1eadzj1azv1j2074074dgl.jpg hankcs 网页链接 2017-06-07 20:59
自然语言处理
【CS224n笔记2 词的向量表示：word2vec】如何表示一个词语的意思先来看看如何定义“意思”的意思，英文中meaning代表人或文字想要表达的idea。这是个递归的定义，估计查询idea词典会用meaning去…http://t.cn/RSWQO8m
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http://tvax3.sinaimg.cn/crop.64.64.689.689.50/006BZNPWly1ffhk26gk8aj30m80m8aof.jpg 百度AI 网页链接 2017-06-07 20:00
深度学习 视觉 资源 自然语言处理 Aaron Courville 书籍
GAN | 《自然语言对抗生成》： 为训练 GAN 生成自然语言提供了 一种直接而有效的方法 对抗生成网络（GAN）是眼下的热词，而使用 GAN 做自然语言处理（NLP）则一直是业界关注的问题。日前，包括“Deep Learning”一书作者、CIFAR Fellow Aaron Courville 在内的加拿大研究人员在 arXiv 上传论文《
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/76f815d3jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 北京大学心理与认知科学学院 网页链接 2017-06-07 16:54
会议活动 Kenneth Kishida 活动 王克桢
##学术报告## 主题：Control signals in the human brain: Sub-second measurements of dopamine and serotonin release during conscious decision-making in humans 报告人：Kenneth Kishida，Professor，Wake Forest University 时间：2017年6月19日13:00——14:30 地点：北京大学王克桢楼1113
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.1497.1497.50/4caedc7agw1e6isc8p2y2j215o15oq5a.jpg 微软亚洲研究院 网页链接 2017-06-07 16:50
深度学习 算法 刘洋 神经网络
【三维深度学习】昨天，我们与大家分享了来自微软亚洲研究院网络图形组主管研究员刘洋博士的系列文章上篇，今天我们将带来下篇《以数据的名义——浅谈三维几何的处理与分析（下）》，在大数据面前，我们如何利用卷积神经网络分析和理解三维数据。 http://t.cn/RSWAj29
微软亚洲研究院 网页链接 转发于2017-06-07 17:20
三维形状的不同表达和CNN有着不同的结合方式。研究员们希望发明一个对输入鲁棒的三维CNN网络，用来处理纷杂的三维数据。在基于体素的3D CNN基础上，利用八叉树结构压缩存储，并且只在八叉树节点上进行CNN运算，实现了基于八叉树的卷积神经网络，提高了计算效率和信息传播效率，优化了内存占用。
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/aa22433djw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 大数据BigData 网页链接 2017-06-07 16:05
算法 语音 自然语言处理 HMM
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)http://t.cn/RfIBIAz最先由Baum提出，它在自然语言理解中的语音识别、词性标注等有广泛应用。在该模型中，对于一个随机事件，有一个状态序列{X1, X2 ,…, Xn}以及一个观察值序列{Y1,Y2,…,Yn}。“隐”是指输出链可以被观察到，但状态链是“隐藏”的。隐马模型
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-06-07 13:34
深度学习 算法 Alex Honchar 代码 神经网络
【算法交易：神经网络多元时序预测】《Neural networks for algorithmic trading. Multivariate time series》by Alex Honchar @alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-2-1-multivariate-time-series-ab016ce70f57">http://t.cn/RSOlgyG GitHub:http://t.cn/RSOlgyq pdf:http://t.cn/RSOlgy4
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