AI100_机器学习日报 2017-11-17 各种聚类算法的对比
AI100_机器学习日报 2017-11-17[*]各种聚类算法的对比 @一起大数据
[*]如何估算深度神经网络的最优学习率 @机器之心Synced
[*]CoRL文章推荐 @ChatbotsChina
[*]设备端深度神经网络人脸检测 @爱可可-爱生活
[*]TensorFlow实现神经网络入门篇 @阿里云云栖社区
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邮件版包括13条，本期的Web版有完整内容18条
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http://tva1.sinaimg.cn/crop.88.0.163.163.50/6259a7dbgw1exz6lny89ij209g04kjrb.jpg 一起大数据 网页链接 2017-11-17 08:50
经验总结 算法 博客 聚类
各种聚类算法的对比：聚类的目标是使同一类对象的相似度尽可能地大；不同类对象之间的相似度尽可能地小。目前聚类的方法很多，根据基本思想的不同，大致可以将聚类算法分为五大类：层次聚类算法、分割聚类算法、基于约束的聚类算法、机器学习中的聚类算法和用于高维度的聚类算法。 http://t.cn/RjpUSZr...全文： http://m.weibo.cn/1650042843/4174994995673462
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http://tvax4.sinaimg.cn/crop.21.40.420.420.50/ee3b7d6cly8fdpy29sfxyj20ct0ctdfu.jpg 机器之心Synced 网页链接 2017-11-17 15:08
深度学习 算法 神经网络
【如何估算深度神经网络的最优学习率】学习率（learning rate）是调整深度神经网络最重要的超参数之一，本文作者 Pavel Surmenok 描述了一个简单而有效的办法来帮助你找寻合理的学习率。http://t.cn/RjOazSq
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.526.526.50/006tQI9Wjw8f9zsv4abuvj30em0emdhj.jpg ChatbotsChina 网页链接 2017-11-17 10:23
【CoRL上，最有意思的五篇文章】 1.《One-Shot Visual Imitation Learning via Meta-Learning》 2.《image2mass: Estimating the Mass of an Object from Its Image》 3.《Neural Task Programming: Learning to Generalize Across Hierarchical Tasks》 4.《Intention-Net: Integrating Planning and ...全文： http://m.weibo.cn/5937873544/4175018340304270
http://wx3.sinaimg.cn/large/006tQI9Wly1flkvanonrxj30mp3s34qr.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-11-17 05:37
深度学习 视觉 算法 神经网络
【设备端深度神经网络人脸检测】《An On-device Deep Neural Network for Face Detection | Apple》http://t.cn/RjN3Lr6
http://wx4.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1flkn2m1n2qj20ug0pmn1p.jpg
老王谈芯 网页链接 转发于2017-11-17 06:38
我同学写了篇科普的中文，这个周末发出来吧。我负责写框架，背景以及趋势介绍，还有可能取得成绩。
http://tvax4.sinaimg.cn/crop.24.22.250.250.50/739a6626ly1fjvo5tgo2fj208c08ct8j.jpg 阿里云云栖社区 网页链接 2017-11-16 22:22
深度学习 算法 Python 神经网络
#云栖技术分享# 《TensorFlow实现神经网络入门篇》如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋，但还没有开始，这里或许是你开始的第一步。阅读本文后，你将能够理解神经网络的应用，并使用TensorFlow解决现实生活中的问题，本文中的代码是用Python编写的。http://t.cn/RjCgc4e
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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 2017-11-17 16:38
算法 自然语言处理
【构想：中文文本标注工具（内附多个开源文本标注工具）】 Chinese-Annotator是一个集合了前后端开发和NLP算法开发的富有挑战性的全栈开源项目。前期我们想实现三种中文NLP任务的标注工具：中文命名实体识别，中文关系识别，中文文本分类。http://t.cn/RjWvB0u
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.526.526.50/006tQI9Wjw8f9zsv4abuvj30em0emdhj.jpg ChatbotsChina 网页链接 2017-11-17 14:50
算法
【机器学习算法选用指南】 本文对机器学习的一些基本概念给出了简要的介绍，并对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。 http://t.cn/RjOI93b
http://wx4.sinaimg.cn/large/006tQI9Wgy1fll31sk6ooj30yg0h8djm.jpg
http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-11-17 14:44
自然语言处理
【自然语言生成】An Encoder-Decoder Framework Translating Natural Language to Database Queries 本文用端到端框架将自然语言转换为SQL语句，并在学术搜索和电影搜索问题上进行了实验。 论文链接：http://t.cn/RjOVvBS
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-11-17 13:24
算法 自然语言处理 代码 机器翻译 神经网络
【MarianNMT：C++高性能神经网络机器翻译】“Marian - Fast Neural Machine Translation in C++”http://t.cn/Rj03SLx GitHub: http://t.cn/RxnlTYR/marian-nmt/marian
http://wx3.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1fll0jkaw1tj20in09qt91.jpg
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-11-17 12:36
深度学习 资源 De Rouen PDF
【用深度学习自动识别绘画艺术风格】《Recognizing Art Style Automatically in painting with deep learning》A Lecoutre, B Negrevergne, F Yger (2017) http://t.cn/Rj0pXPS
http://wx3.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1flkz65adrdj219c0iggqx.jpg
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.239.239.50/006az9nBjw1f884jhdi27j306o06odfz.jpg Python 网页链接 2017-11-17 09:42
应用 行业动态 机器人
#人工智能# 【机器人已经会后空翻了！就问你怕不怕？】被谷歌收购后又卖给软银的波士顿动力公司，最近发布的一段新视频显示，他们设计的一部机器人已经学会玩后空翻。为了彰显这一成果，波士顿动力公司在视频中将这一动作放慢速度播放了两次……[跪了] http://t.cn/RjpffiT
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/663aa05ajw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 网路冷眼 网页链接 2017-11-17 08:58
深度学习 视觉 算法 神经网络
【An On-Device Deep Neural Network for Face Detection】http://t.cn/RjN3Lr6一种用于人脸检测设备上的深度神经网络。
http://wx4.sinaimg.cn/large/663aa05agy1flksw1riyvj20ug0pmwii.jpg
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资源 Martin Gorner 代码 课程
“Using hyperparameter tuning on ML Engine, I found the sweet spot for batch norm and hit 99.5% accuracy on MNIST in only 4 epochs” via:Martin Görner GitHub:https://github.com/martin-gorner/tensorflow-mnist-tutorial/tree/master/mlengine 《More about batch normalization》https:...全文： http://m.weibo.cn/1402400261/4174995418361743...全文： http://m.weibo.cn/1402400261/4174995418361743
http://wx2.sinaimg.cn/large/5396ee05ly1flksnpufmjj20oq0jgq9f.jpg
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2017-11-17 08:58
batch normalization配合学习速率微调，4 epochs在MNIST上达到99.5% （1 h 20 min on ML Engine using 7 GPUs in parallel to run 53 trials in total, cost $9）
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