机器学习日报 2017-07-01 机器学习优化：鲁棒 vs. 全局最;Yann LeCun台大报告《深度学习与AI之...
机器学习日报 2017-07-01[*]强大的PyTorch：10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架 @阿里云云栖社区
[*]文本聚类：快速洞悉非结构化数据 @爱可可-爱生活
[*]机器学习优化：鲁棒 vs. 全局最小 @爱可可-爱生活
[*]Yann LeCun台大报告《深度学习与AI之路》 @爱可可-爱生活
[*]斯坦福CoreNLP官方Python接口 @爱可可-爱生活
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深度学习
#云栖技术分享# 《强大的PyTorch：10分钟让你了解深度学习领域新流行的框架》 今年开源的PyTorch，因为它强大的功能，现在已经成为深度学习领域新流行框架，它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库，它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。http://t.cn/RonFxXE
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经验总结 算法 自然语言处理 博客 聚类
【文本聚类：快速洞悉非结构化数据】《Text Clustering: Get quick insights from Unstructured Data》by Vivek Kalyanarangan http://t.cn/Rouyv3I
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【机器学习优化：鲁棒 vs. 全局最小】《Robust or global minimum? | Nikolaos Vasiloglou》by Nikolaos Vasiloglou http://t.cn/RouAAj4
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深度学习 Yann Lecun
【Yann LeCun台大报告《深度学习与AI之路》(2017.6)】《Deep Learning and the Path to AI》 by Yann LeCunhttp://t.cn/Ron2oAU
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自然语言处理 Python 代码
【斯坦福CoreNLP官方Python接口】’Official Python interface to CoreNLP using a bidirectional server-client interface.' by Stanford NLP GitHub: http://t.cn/RonwOd1
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最新动态
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资源 自然语言处理 Python Robbie Allen 课程
【150+个最佳机器学习/自然语言处理/Python教程】《Over 150 of the Best Machine Learning, NLP, and Python Tutorials I’ve Found》by Robbie Allen http://t.cn/RoNsVyM pdf:http://t.cn/Roub8Ze
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼 网页链接 2017-07-01 20:00
算法 应用 数据科学 预测
【Why Prediction is the Essence of Intelligence】http://t.cn/RomkEVk 为什么预测是智能的本质：机器学习和情报是否都是植根于预测是否是巧合？
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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 2017-07-01 18:10
深度学习 应用 宋一松 推荐系统
Deep Learning 可以用来做推荐系统吗？ http://t.cn/RomMZI6 by 宋一松 分享自 @头条机器人 开通的独家号《知乎每日精选》 http://t.cn/RIVkjEL （想看更多？下载 @开发者头条 App：http://t.cn/RJyDMlJ ）
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【自动调优超参数：斯坦福大学提出SGD动量自调节器YellowFin】YellowFin 在大型 ResNet 和 LSTM 模型的训练中迭代次数少于此前的最佳水平，而且通过负反馈环路机制，它在异步设置的运行中表现得更好。http://t.cn/RomjtGu
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【微软发布嵌入式学习库ELL，想在面包屑大小的芯片上运行神经网络（附代码）】 http://t.cn/RomJMka
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【Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz】http://t.cn/RonQxfU 使用PyTorch深度学习：60分钟闪电教程。
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【PyTorch Tutorial (Facebook's Deep Learning Library)】http://t.cn/RiEyVNZ PyTorch教程（Facebook的深度学习库）。
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【MNIST对抗攻击挑战】’A challenge to explore adversarial robustness of neural networks on MNIST.' by GitHub: http://t.cn/RonzxRa ref:《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》 (2017)http://t.cn/Ro5qWT0
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深度学习 应用 金融 论文
《Deep learning bank distress from news and numerical financial data》P Cerchiello, G Nicola, S Ronnqvist, P Sarlin (2017)http://t.cn/RonPmPv
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