AI100_机器学习日报 2017-12-04 NIPS 2017概括和亮点
AI100_机器学习日报 2017-12-04[*]NIPS 2017概括和亮点 @新智元
[*]ThunderSVM：GPU/CPU高性能SVM库(C++) @爱可可-爱生活
[*]Python文本摘要评估框，SumEval @爱可可-爱生活
[*]使用机器学习算法打造一个简单的“微博指数” @Python
[*]2017深度学习优化研究亮点 @爱可可-爱生活
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邮件版包括20条，本期的Web版有完整内容28条
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.2048.2048.50/006e14C0jw8ewjb494gavj31kw1kwwrj.jpg 新智元 网页链接 2017-12-04 15:20
会议活动 深度学习 资源 NIPS 行业动态 会议 活动 课程
【新智元导读】新智元近日盘点了NIPS 2017概括和亮点，重点汇总了DeepMind和Facebook在NIPS 2017的参与，包括邀请演讲、接收论文等。本文将介绍谷歌和英伟达在NIPS 2017的表现，包括接收论文、邀请演讲、海报、研讨会、比赛和教程等。 http://t.cn/RYTlDHq
http://tva2.sinaimg.cn/crop.10.34.646.646.50/5396ee05jw1ena6co8qiwj20sg0izjxd.jpg 爱可可-爱生活 网页链接 2017-12-04 17:20
算法 GPU SVM Zeyi Wen 代码
【ThunderSVM：GPU/CPU高性能SVM库(C++)】’ThunderSVM: A Fast SVM Library on GPUs and CPUs' by Zeyi Wen GitHub: https://github.com/zeyiwen/thundersvm
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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 2017-12-04 17:13
自然语言处理 Python 代码
【(Python)文本摘要评估框架】’SumEval - Well tested & Multi-language evaluation framework for text summarization.' by chakki GitHub: https://github.com/chakki-works/sumeval
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.239.239.50/006az9nBjw1f884jhdi27j306o06odfz.jpg Python 网页链接 2017-12-04 14:21
算法 Python 行业动态
#Python# 【使用机器学习算法打造一个简单的“微博指数”】基于机器学习的舆情监控这个想法，其实可以有很大的想象空间，可以做很多有意思的事情。比如可以关注你喜欢的明星或电影的口碑情况，或者了解你所关注股票的舆论变化，甚至预测其未来的走向等等。http://t.cn/RYTiys1（腾讯云）
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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 2017-12-04 05:55
深度学习 Sebastian Ruder
【2017深度学习优化研究亮点】《Optimization for Deep Learning Highlights in 2017》by Sebastian Ruderhttp://t.cn/RYjFEkm
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最新动态
http://tva1.sinaimg.cn/crop.0.0.2000.2000.50/006DuBEdjw8fazq0aity8j31jk1jkwhl.jpg AI科技大本营 网页链接 2017-12-04 18:23
算法 神经网络
http://t.cn/RYHVbRs 介绍机器学习的方方面面，从简单的线性回归到最新的神经网络，不仅能学会如何使用它们，并且还能从零进行构建。
http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/6f830abfjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg ArnetMiner 网页链接 2017-12-04 18:21
深度学习 算法 资源 Mofan Zhou Python 课程 莫烦 神经网络
【分享】《PyTorch 神经网络基础教程》http://t.cn/RXFjgwW 来源：Github-莫烦Python 作者：Mofan Zhou 专栏内另有内容丰富的其他深度学习课程资源
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.13.6.233.233.50/006r8E6Njw8f2v4446qmej306y06ywel.jpg 南京轻搜 网页链接 2017-12-04 17:54
行业动态
【谷歌大脑团队对话人工智能：人工智能潜力无穷，未来可期】谷歌大脑团队科学家和工程师们对话人工智能，聊得自己和AI的渊源及畅想未来人工智能发展的新期待，人工智能，未来可期！@Harvey科技http://t.cn/RqQCBk2 http://t.cn/RYHbTjF
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http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-12-04 17:37
视觉
【GAN】High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs 本文指出现有利用语义标签合成图像的方法存在两个主要问题：1）难以用GANs生成高分辨率图像（比如pix2pix方法）；2）相比于真实图像，生成的图像往往缺少一些细节和逼真的纹理。本文从三个方面对pix2pix方法...全文： http://m.weibo.cn/2678093863/4181288070529104
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http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.150.150.50/7334ba59jw8enrkf3hqjsj2046046mx1.jpg 西瓜大丸子汤 网页链接 2017-12-04 17:35
今天安利 “AICon 全球人工智能与机器学习技术大会” http://t.cn/RYYKM9i 首先，我的两位老朋友 @老师木 和@洪亮劼 都是演讲嘉宾。 他们的讲座， 听了肯定就赚了， 没听到就亏了。 不用说还有其他十几位技术大牛呢？ 其次，这个会很务实， 讲的都是各大公司实战中是如何提高效果的案例。人工智能...全文： http://m.weibo.cn/1932835417/4181287697058344
http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-12-04 17:35
深度学习 算法
【RNN】Dynamic Evaluation of Neural Sequence Models 本文提出使用动态评估来改进神经序列模型的性能。 模型通过基于梯度下降的机制适应最近的历史，将以更高概率分配给重新出现的连续模式。动态评估将Penn Treebank和WikiText-2数据集上的perplexities分别提高到51.1和44.3。 推荐人：utopiar（Pape...全文： http://m.weibo.cn/2678093863/4181287574983697
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.2048.2048.50/006e14C0jw8ewjb494gavj31kw1kwwrj.jpg 新智元 网页链接 2017-12-04 15:17
会议活动 深度学习 ICLR 会议
【新智元导读】今年举办到第六届的ICLR会议被誉为深度学习顶会的“无冕之王”，在业内得到广泛认可。ICLR 采用Open Review 评审制度，ICLR 2018 共收到981篇有效稿件，截止2017年12月1日，已经有979篇论文收到至少一个评分，本文对评审结果进行了分析。目前，来自斯坦福大学探讨对抗训练的论文Certifia...全文： http://m.weibo.cn/5703921756/4181252921333423
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http://tvax3.sinaimg.cn/crop.14.0.721.721.50/9fa07827ly8fe7j2cq9a0j20ku0k1jrr.jpg PaperWeekly 网页链接 2017-12-04 12:32
算法 自然语言处理 神经网络
【基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习】目前基于神经网络方法的联合学习的工作主要分为两大类：1. 参数共享（Parameter Sharing）和 2. 标注策略（Tagging Scheme）。本文主要涉及到四篇相关论文（如图）。http://t.cn/RYThwJ4
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/66031b59jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 燕北新媒体 网页链接 2017-12-04 11:30
视觉 自然语言处理
【斯坦福101页年度AI报告：人工智能全面逼近人类能力】近日，斯坦福“人工智能百年（AI100）”专家小组（非盈利性项目AI Index）发起了一项AI指数报告，追踪学术界、产业界、开源软件和公共兴趣范畴的18个分立的视角评估人工智能活跃度，盘点计算机视觉、自然语言理解等技术发展现状（机器类人程度），...全文： http://m.weibo.cn/1711479641/4181195711272767
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/66031b59jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 燕北新媒体 网页链接 2017-12-04 10:24
应用 语音 自然语言处理 机器人
【微软用 AI 教外国人学中文】Microsoft Research 目前利用最新的人工智能聊天机器人，将华语为母语人士建立的机器学习模型结合现成的 Microsoft 语音辨识技术，用户使用 Microsoft Research 中文学习软件，可直接语音和软件沟通对话。现在用户可以下载专门APP，可直接语音和软件沟通对话，不断进行语...全文： http://m.weibo.cn/1711479641/4181179202662554
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http://tva2.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/66031b59jw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 燕北新媒体 网页链接 2017-12-04 09:30
应用 语音 自然语言处理 机器人
【微软用 AI 教外国人学中文】Microsoft Research 目前利用最新的人工智能聊天机器人，将华语为母语人士建立的机器学习模型结合现成的 Microsoft 语音辨识技术，用户使用 Microsoft Research 中文学习软件，可直接语音和软件沟通对话。现在用户可以下载专门APP，可直接语音和软件沟通对话，不断进行语...全文： http://m.weibo.cn/1711479641/4181165512921299
http://tva4.sinaimg.cn/crop.0.0.1080.1080.50/c4522443jw8ewfwrjo6y8j20u00u0q67.jpg 老王谈芯 网页链接 2017-12-04 07:42
应用 机器人
未来AI与人之间的战争，最难的不是武器武力之间的战争，而是一种文站。就是当你对社会的所有影响都可以被AI操控的数字世界和robotics模拟的物理机械运动所替代时，你就可以被kick out了，这时候，你的娃就成为robotics的娃，你的老婆也不是你的了，你的所有劳动成果都会被robotics所享用。直接意味着，...全文： http://m.weibo.cn/3293717571/4181138543194447
http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7ebeb44bjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 唐杰THU 网页链接 2017-12-04 06:48
会议活动 深度学习 资源 PDF WSDM 会议 教育网站
明年我们在wsdm 2018上还有篇有意思的文章《User Profiling through Deep Multimodal Fusion》，关于如何利用多源异构的数据源进行用户画像，用深度网络进行多源数据的融合，在大五人格的心理画像和Facebook 数据上的画像效果都不错， http://t.cn/RYYvn4o
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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 2017-12-04 06:00
经验总结 深度学习 资源 Shengjia Zhao 博客 课程
【信息最大化变分自编码器(InfoVAE)教程】《A Tutorial on Information Maximizing Variational Autoencoders (InfoVAE)》by Shengjia Zhao http://t.cn/RYjFevw
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http://tva3.sinaimg.cn/crop.0.0.180.180.50/7ebeb44bjw1e8qgp5bmzyj2050050aa8.jpg 唐杰THU 网页链接 2017-12-04 05:21
会议活动 算法 应用 资源 ICML PDF Percy Liang 会议 论文 预测
推荐今年ICML 2017的Best Paper，Stanford的Percy Liang的工作《Understanding Black-box Predictions via Influence Functions》，用Influence函数来分析训练样本的重要性，本质上就是增强机器学习的可解释性，算是抓住了痛点，这篇文章给出了理论分析和一个高效算法。http://t.cn/RYjkFOi Influence...全文： http://m.weibo.cn/2126427211/4181102967054530
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