AI100_机器学习日报 2017-11-16 Yann Lecun CoLR演讲全解读：机器该如何像动物和人类一样有效学...
AI100_机器学习日报 2017-11-16[*]Yann Lecun CoLR演讲全解读：机器该如何像动物和人类一样有效学习？ @ChatbotsChina
[*]NVIDIA新作解读：用GAN生成前所未有的高清图像 @PaperWeekly
[*]神经网络离散表示学习 @爱可可-爱生活
[*]哈工大刘挺：从知识图谱到事理图谱 @ChatbotsChina
[*]迁移学习的发展和现状 @算法组
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深度学习 Yann Lecun
Yann Lecun CoLR演讲全解读：机器该如何像动物和人类一样有效学习？ http://t.cn/Rj9iH3u
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会议活动 深度学习 视觉 ICLR 会议
【NVIDIA新作解读：用GAN生成前所未有的高清图像（附PyTorch复现）】 本期推荐的是NVIDIA投稿ICLR 2018的新作Progressive Growing GANs，论文提出了一种以渐进增大的方式更稳定地训练GAN，实现了前所未有的高分辨率图像生成。作者不仅结合官方Lasagna代码对论文进行了详细解读，还将基于PyTorch对论文...全文： http://m.weibo.cn/2678093863/4174721551732349
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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 2017-11-16 11:39
算法 资源 Aaron Van Den Oriol Vinyals PDF 幻灯片 神经网络
【神经网络离散表示学习】《Neural Discrete Representation Learning》by Aaron van den Oord, Oriol Vinyals, Koray Kavukcuoglu http://t.cn/Rjo4Yjz
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.526.526.50/006tQI9Wjw8f9zsv4abuvj30em0emdhj.jpg ChatbotsChina 网页链接 2017-11-16 10:10
知识工程 刘挺 知识库
【哈工大刘挺：从知识图谱到事理图谱】 在“知识图谱预见社交媒体”的技术分论坛上，哈尔滨工业大学刘挺教授做了题为“从知识图谱到事理图谱”的精彩报告。 http://t.cn/RjS0DFd
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/bdb9b651jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 算法组 网页链接 2017-11-16 00:43
迁移学习
『中科院计算技术研究所王晋东：迁移学习的发展和现状 | 分享总结 | 雷锋网』http://t.cn/RjX8LB4
最新动态
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-11-16 18:16
Alan Lukezic 代码 论文
【DCF短时目标跟踪】'Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability' by Alan Lukežič GitHub: https://github.com/alanlukezic/csr-dcf ref:《Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability》(2017) http://t.cn/Rj9NU0h ...全文： http://m.weibo.cn/1402400261/4174774953600452
http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-11-16 17:43
深度学习 李飞飞
【Attention模型】Social Attention - Modeling Attention in Human Crowds 本文是一篇基于Social LSTM的后续论文，Social LSTM是李飞飞团队于2016年提出的行人路径预测方法。本文则在原文基础上改进了预测方式，不仅仅基于RNN模型，还引入了Attention Model，使得预测更加精准和全面。 推荐人：...全文： http://m.weibo.cn/2678093863/4174766782683120
http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-11-16 17:01
行业动态
【机器阅读理解】DuReader: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset from Real-world Applications 大型中文阅读理解数据集，工作来自百度。 论文链接：http://t.cn/Rj9AqKm 数据地址：http://t.cn/Rjo0pp4
http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-11-16 16:01
算法 自然语言处理 强化学习
【Chatbot】Neural Response Generation via GAN with an Approximate Embedding Layer 本文设计了一种新颖的Approximate Embedding Layer来解决GAN在NLP的训练任务中导数无法从D反向传播到G的问题，相比以往基于强化学习的方法，时间效率和训练稳定程度都有明显提升，用softmax得到的分布对词向量进...全文： http://m.weibo.cn/2678093863/4174740929148287
http://tva3.sinaimg.cn/crop.3.3.196.196.50/683420e1jw8fd2d89d5urj205o05oq35.jpg IT技术头条 网页链接 2017-11-16 14:34
算法 应用 资源 矩阵 书籍 信息检索
【【机器学习实战】第14章 利用SVD简化数据】第14章 利用SVD简化数据 SVD 概述 SVD 场景 信息检索-隐形语义检索（Lstent Semantic Indexing, LSI）或 隐形语义分析（Latent Semantic... 详戳→ http://t.cn/RjK4Sbt作者→ (片刻)
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/c8da63fcjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 课程图谱 网页链接 2017-11-16 13:09
资源 课程 林轩 林轩田
台湾大学林軒田教授的 “机器学习基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations” 将于11月19日再次开课 ，不过课程内容已经可以访问 http://t.cn/RjoYsiw ，这门机器学习课程有一定的难道，内容相当扎实，感兴趣的同学可以参考老版课程评论 http://t.cn/RyUVCFP
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.110.440.440.50/62caff97jw8e9la9x3lcbj20c80ict9r.jpg 王威廉 网页链接 2017-11-16 13:02
知识工程 资源 自然语言处理 PDF 蔡立崴 论文 知识库
再介绍一下我们组来自清华电子系本科实习生蔡立崴的最新工作KBGAN：Adversarial Learning for Knowledge Graph Embeddings http://t.cn/RjoltmC 往往知识图谱与NLP数据里只有正样本，所以训练传统嵌入模型的时候，大家喜欢用随机采样方法生成负例。但是这样生成的负例往往质量很差，对模型训练没什么帮...全文： http://m.weibo.cn/1657470871/4174695961879145
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自然语言处理 情感分析 数据科学 政府网站
【CREMA-D：多模态(视频/音频/图片)众包情感行为数据集，专业演员表演】“CREMA-D (Crowd-sourced Emotional Mutimodal Actors Dataset) | CREMA-D” http://t.cn/RjaRqKM ref:《CREMA-D: Crowd-sourced Emotional Multimodal Actors Dataset》http://t.cn/RjaRqKx
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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 2017-11-16 05:53
深度学习 算法 代码 神经网络
【深度神经网络训练特征提取的最大熵方法】《Maximum entropy methods for extracting the learned features of deep neural networks》AI Finnegan, JS Song (2017) http://t.cn/Rja8wLJ GitHub: https://github.com/jssong-lab/maxEnt
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