机器学习日报 2017-06-10 引入缩放指数线性单元(SELUs)的自规范化神经网络(SNNs)
机器学习日报 2017-06-10[*]深度探索 LSTMs @网路冷眼
[*]可变形卷积网络：计算机新 “视” 界 @开发者头条
[*]Quora重复问题检测竞赛前12%方案 @爱可可-爱生活
[*]LSTM在线交互式可视化 @妖僧老冯_
[*]引入缩放指数线性单元(SELUs)的自规范化神经网络(SNNs) @爱可可-爱生活
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邮件版包括14条，本期的Web版有完整内容19条
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经验总结 深度学习 算法 博客 神经网络
【Exploring LSTMs】http://t.cn/RSfZJIO 探索LSTM。事实证明，LSTMs是对神经网络的一个相当简单的扩展，而且它们在过去几年里已经取得了很多惊人的成就。 所以本文会尝试尽可能直观地呈现它们 - 这样你就可以自己发现它们了。
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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 2017-06-10 17:40
深度学习
可变形卷积网络：计算机新 “视” 界 http://t.cn/RSRSBoj by @微软亚洲研究院 分享自 @figo 开通的独家号《深度学习杂货铺》 http://t.cn/RSGRKwW （想看更多？下载 @开发者头条 App：http://t.cn/RJyDMlJ ）
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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 2017-06-10 15:24
Kaggle 数据科学
【Quora重复问题检测竞赛前12%方案】《Identifying duplicate questions on Quora | Top 12% on Kaggle!》by Shubhankar Srivastava http://t.cn/RSRtH1f pdf：http://t.cn/RSRtH1t
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http://tvax1.sinaimg.cn/crop.0.12.1242.1242.50/87c2cce0ly8ffoem4a4aqj20yi0z643d.jpg 妖僧老冯_ 网页链接 2017-06-10 10:41
经验总结 深度学习 Edwin Chen 博客 可视化 刘世霞
LSTM在线交互式可视化by Edwin Chen 地址: http://t.cn/RSfZJIp 恕我直言，目前在ML/DL领域的有影响的可视分析的工作大部分不是做可视化的人做的。。。（Vis community的刘世霞老师好像做过一个visCNN，不过感觉目前不是特别好用，关注点需要继续交叉融合。 )
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算法 Johannes Kepler 论文 神经网络
《Self-Normalizing Neural Networks》G Klambauer, T Unterthiner, A Mayr, S Hochreiter (2017) http://t.cn/RS84Xvr
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最新动态
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经验总结 深度学习 算法 博客 神经网络
【Uber基于RNN的极端事件预测】《Engineering Extreme Event Forecasting at Uber with Recurrent Neural Networks | Uber Engineering Blog》by Nikolay Laptev, Slawek Smyl, Santhosh Shanmugamhttp://t.cn/RSR5mki pdf:http://t.cn/RSR5mkJ
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/68d45f57jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 外刊IT评论 网页链接 2017-06-10 15:14
Jim Gray
【Bug的类型】美国计算机科学家、图灵奖获得者詹姆斯·尼古拉·格雷(Jim Gray)，在他的著名的论文中首次提出了程序bug的类型，比如玻尔bug(Bohrbug)、 海森堡bug(Bohrbug)等用著名科学家名称命名的bug。后来又出现了更多的bug类型。现在，让我们来看看它们都是什么bug类型。 http://t.cn/Rxu3Df8
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.101.0.209.209.50/6d1b7657gw1egydt9et5qj20a405u74v.jpg 龙星镖局 网页链接 2017-06-10 12:33
深度学习 自然语言处理 Yann Lecun Yoav Goldberg
从Yoav Goldberg与Yann LeCun争论，看当今的深度学习、NLP与arXiv风气。作者说得有理有据，比一般人（主要是我这样菜鸟）只会抱怨现象要强很多。学习膜拜！http://t.cn/RS8rzT3
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于小洋是少年啦 网页链接 转发于2017-06-10 12:50
立旗子占山头，是学界市场设计下理性人的正常逐利策略。1.影响力是学界的通用效用，而占山头是成本最低的、又不可能被机制设计阻止的提高影响力的方法；2.标题是决定论文影响力的关键属性，连其长短都显著的影响了影响力，理性人总会去发展最优投机标题设计技术。有趣的问题是，存在解决的机制设计么？
http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.512.512.50/005INCKHjw8ezyidk5kv4j30e80e8aaa.jpg 湾区日报BayArea 网页链接 2017-06-10 11:57
深度学习
【人工智能入门知识】啥是 AI？Deep learning 原理？为啥 AI 很重要？为啥 AI 最近火了起来？AI 下一步如何发展？ | 简评：http://t.cn/RIoLlLX 原链：http://t.cn/RIoLlLi #湾区日报#
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.43.550.550.50/64009a5ajw8f71g6ph8tdj20go0gowfe.jpg 巨浪君看科技 网页链接 2017-06-10 10:14
应用 机器人
#科技与生活# 周末的早晨，是不是想起床后有人已经做好了早餐？吃完饭后又懒得洗碗？这款叫Moley Robotics的机器人表示它可以搞定这一切，人类只需要在那个区域做一遍示教，机器人便会模仿所有的动作。做完后机器人还能自动清理案台，你需要做的就是点菜而已。 http://t.cn/RS8CICQ
http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/bdb9b651jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 算法组 网页链接 2017-06-10 09:32
算法 集成学习
讲的很细『数据挖掘算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost）-科技频道-手机搜狐』http://t.cn/R62PGWL
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.110.440.440.50/62caff97jw8e9la9x3lcbj20c80ict9r.jpg 王威廉 网页链接 2017-06-10 06:51
深度学习 自然语言处理 Yann Lecun Yoav Goldberg
脸书人工智能实验室主任Yann LeCun批评了Yoav Goldberg的批评，并称Y的评价是自卫式的，Y本身就是把DL应用到NLP上的人，怎好意思说"for fucks sake, DL people, leave language alone and stop saying you solve it"？Yann进一步分析了arxiv的模式以及挖坑占坑现象。
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asker2 网页链接 转发于2017-06-10 07:29
yann lecun有点想当然了，那种类比不成立。如yoav所说，基于lstm的模型产生的文本效果要好的多得多，对抗学习在这个具体的paper里只是噱头。不过看来yoav的话让他回想起过去被cv界拒绝的创伤经历。所以喷人时用词过重有危险，因为路过的大佬可能对号入座 [允悲]
Bishop_Gorov 网页链接 转发于2017-06-10 12:23
虽然早就能预料到这样的反驳方式，还是想为yoav说一句：同样dl的技术，用在不同人手里大有不同。w2v火的那几年yoav的paper别的不说，就他们的conll best paper，我当时看了poster就逢人便感叹即使不谈智商和努力，就只他的黑客精神就让我望尘莫及。。。
刘知远THU 网页链接 转发于2017-06-10 12:26
我的感受是，LeCun成功地将这次争论导向为两个群体的对立，这不见得是什么好事。实际Yoav更多批评的是DL风潮带来的overclaim和flag-planting的风气。
yangjiera 网页链接 转发于2017-06-10 13:49回复 @刘知远THU “我的感受是，LeCun成功地将这次争...”
也不是对立，lecun只是把它放在更高的一个抽象层次来描述，不管是两个群体还是集市与教堂。他的描述方式其实是理论派的方式。不过对问题本身有多大帮助并不好说。
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算法 代码 论文 凸优化
《Improving Variational Auto-Encoders using convex combination linear Inverse Autoregressive Flow》J M. Tomczak, M Welling (2017) http://t.cn/RS8bJDtGitHub:http://t.cn/RS8bJD5
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算法 代码 论文 神经网络
《Forward Thinking: Building and Training Neural Networks One Layer at a Time》C Hettinger, T Christensen, B Ehlert, J Humpherys, T Jarvis, S Wade (2017) http://t.cn/RS8bGcmGitHub:http://t.cn/Rak81Yv
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