解应春BW 发表于 2017-9-15 08:32:02

AI100_机器学习日报 2017-09-10 Yoshua Bengio等人提出MILABOT：强化学习聊天机器人

AI100_机器学习日报 2017-09-10
[*]Yoshua Bengio等人提出MILABOT：强化学习聊天机器人 @机器之心Synced
[*]生成对抗网络初学入门：一文读懂GAN的基本原理 @机器之心Synced
[*]从算法到训练，综述强化学习实现技巧与调试经验 @机器之心Synced
[*]艾伦AI研究院发布AllenNLP：基于PyTorch的NLP工具包 @机器之心Synced
[*]文本分类数据集汇总 @爱可可-爱生活

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算法 应用 自然语言处理 Alexa Prize Yoshua Bengio 机器人 强化学习
【Yoshua Bengio等人提出MILABOT：强化学习聊天机器人】The Alexa Prize 是亚马逊在对话人工智能领域中发起的一项竞赛，本届比赛的奖金为 250 万美元，将于 11 月决出优胜者。本文介绍的是蒙特利尔大学 Yoshua Bengio 团队（MILA Team）参与本次比赛的 Chatbot 设计。http://t.cn/RpxLQqK ​




http://tvax4.sinaimg.cn/crop.21.40.420.420.50/ee3b7d6cly8fdpy29sfxyj20ct0ctdfu.jpg 机器之心Synced   网页链接 2017-09-10 16:50
经验总结 入门 博客
【生成对抗网络初学入门：一文读懂GAN的基本原理】近日，Sigmoidal.io 的博客发表了一篇入门级介绍文章，对 GAN 的原理进行了解释说明。另外，在该文章的最后还附带了一些能帮助初学者自己上手开发实验的资源，其中部分资源机器之心也曾有过报道或解读，读者可访问对应链接查阅。http://t.cn/RpMYCvy ​




http://tvax4.sinaimg.cn/crop.21.40.420.420.50/ee3b7d6cly8fdpy29sfxyj20ct0ctdfu.jpg 机器之心Synced   网页链接 2017-09-10 16:34
算法 John Schulman 强化学习
【从算法到训练，综述强化学习实现技巧与调试经验】本文整理自 John Schulman 题为「深度强化学习研究的具体内容」的演讲，主要内容是作者在加州大学伯克利分校参加夏季深度强化学习训练营时写下的技巧。http://t.cn/RpM01mu ​




http://tvax4.sinaimg.cn/crop.21.40.420.420.50/ee3b7d6cly8fdpy29sfxyj20ct0ctdfu.jpg 机器之心Synced   网页链接 2017-09-10 15:17
深度学习 自然语言处理
【艾伦AI研究院发布AllenNLP：基于PyTorch的NLP工具包】AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。http://t.cn/RpMbSW4 ​




http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-10 06:16
自然语言处理
【文本分类数据集汇总】“Text Categorization Datasets” http://t.cn/RpfLkoP ​
http://wx3.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fje225m8lej20zm0tmwmd.jpg



最新动态
http://tvax4.sinaimg.cn/crop.21.40.420.420.50/ee3b7d6cly8fdpy29sfxyj20ct0ctdfu.jpg 机器之心Synced   网页链接 2017-09-10 13:08
Peter Roelants
【如何使用TensorFlow中的高级API：Estimator、Experiment和Dataset】近日，背景调查公司 Onfido 研究主管 Peter Roelants 在 Medium 上发表了一篇题为《Higher-Level APIs in TensorFlow》的文章，通过实例详细介绍了如何使用 TensorFlow 中的高级 API训练模型。http://t.cn/RpIOBsQ ​




http://tvax4.sinaimg.cn/crop.21.40.420.420.50/ee3b7d6cly8fdpy29sfxyj20ct0ctdfu.jpg 机器之心Synced   网页链接 2017-09-10 12:40
深度学习 算法 神经网络
【从Caffe2到TensorFlow，十种框架构建相同神经网络效率对比】近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架。http://t.cn/RpIK7Nr ​




http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/66031b59jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 燕北新媒体   网页链接 2017-09-10 11:30
视觉 应用 机器人
【不需P图 根据面部表情定制emoji表情包】据媒体披露，新款iPhone除了将使用人脸检测来实现各种的智能运用，其iOS11的固件中还包括”Animoji“或3D emoji 的功能，用户可在表情库中挑选一个非人类的emoji，系统会将用户的眼睛、嘴巴和面部表情映射到原来的emoji表情中，自动生成“表情包”，让机器人微...全文： http://m.weibo.cn/1711479641/4150392742809125 ​
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.9.9.167.167.50/005M66VNgw1ekgfqb4xjgj305205w0t1.jpg 大数据_机器学习   网页链接 2017-09-10 11:19
算法 GMM KNN 聚类
机器学习算法复习-谱聚类 >>>> 如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别，谱聚类实际上可以说是一“类”算法。 Spectral Clustering 和传统的聚类方...全文： http://m.weibo.cn/5291384903/4150390121399518 ​




http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-10 10:16
Giuseppe Bonaccorso
【机器学习入门建议】《An annotated path to start with Machine Learning》by Giuseppe Bonaccorsohttp://t.cn/RpfE3uf ​
http://wx4.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fje90f2nw7j208c06m40m.jpg



http://tva3.sinaimg.cn/crop.14.12.154.154.50/739a6626gw1f2h22g6kdkj2050050dfu.jpg 阿里云云栖社区   网页链接 2017-09-10 08:01
深度学习 算法 神经网络
#云栖技术分享# 《深度学习的这些坑你都遇到过吗？神经网络 11 大常见陷阱及应对方法》如果你的神经网络不工作，该怎么办？本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。...全文： http://m.weibo.cn/1939498534/4150340205442887 ​
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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 2017-09-10 06:28
深度学习 应用 代码 推荐系统
【深度学习推荐系统(深度自编码器协同过滤)】’DeepRecommender - Deep learning for recommender systems' by Nvidia GitHub: http://t.cn/Rpfyfkd ​
http://wx1.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fje2e373vpj20kg0ddq4b.jpg



http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活   网页链接 2017-09-10 06:02
【Epinions商品评价数据集】“Epinions Trust Network Datasets” http://t.cn/RpfLKGj ​
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