机器学习日报 2015-06-05 分布式机器学习;Academic Benchmark;Deep Nets讨论;User Profile;OpenCV 3.0
机器学习日报 2015-06-05[*]王益《分布式机器学习的故事》PPT @算文解字
[*]Do Deep Nets Really Need to be Deep? @龙星镖局
[*]Academic Benchmark(2篇SIGIR论文和1篇ACL) @郭嘉丰_ICT
[*]今日头条 User Profile 系统架构实践 @InfoQ
[*]OpenCV 3.0 @视觉机器人
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http://tp4.sinaimg.cn/1884715211/50/5719316060/1 算文解字 网页版 2015-06-04 20:59
资源 经验总结 王益 Java Python 博客 幻灯片 分布式学习
王益写的《分布式机器学习的故事》的原始博文已删，演变成了几个PPT http://t.cn/R2oTIDb 第一个幻灯就很有见地，谈到了一些经验比如长尾的价值，工程和数学结合，“有多少人工就有多少智能”，还提到一些误区，譬如已有框架的局限，顺便捧了Go黑了Java和Python
http://ww4.sinaimg.cn/large/705678cbgw1esscqge2a5j20tb0lgafg.jpg
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-06-05 04:54回复 @算文解字 “对了，链接里还有视频哦，不过是...”
“分布式机器学习的故事”系列分享 云(pdf+vid):http://t.cn/R2K76SU
http://tp4.sinaimg.cn/1830516311/50/40056293723/1 龙星镖局 网页版 2015-06-05 20:35
算法 资源 会议活动 深度学习 Geoffrey Hinton NIPS PDF 会议 神经网络
<Do Deep Nets Really Need to be Deep?> http://t.cn/R29vowc 这个paper有点意思，先用深度神经网络学习一个复杂模型，然后再用简单的模型拟合复杂模型，实现了模型压缩。压缩后的模型比复杂模型简单，但效果却和复杂模型看齐，比直接上简单模型要好不少。
Copper_PKU 网页版 转发于2015-06-05 20:37
和hinton的Distilling knowledge 有相同路数 一切的源头就是kdd的那篇Model Compression 再读kdd的paper之前一直不知道universal approximation可以用来干啥。
hbyido 网页版 转发于2015-06-05 20:52回复 @PoetNiu “先deep再simple 终究是先要deep啊...”
深度学习 模型压缩 讨论
张锐亮hkust 网页版 转发于2015-06-05 20:55
有点model compressive sensing的感觉
李正华NLP 网页版 转发于2015-06-05 20:56回复 @Copper_PKU “和hinton的Distilling knowledge...”
up-training似乎也是这个思路
http://tp4.sinaimg.cn/1746653091/50/5628039654/1 郭嘉丰_ICT 网页版 2015-06-05 19:44
应用 资源 会议活动 自然语言处理 PDF SIGIR 会议 信息检索
今年录用的2篇SIGIR论文和1篇ACL论文的PDF、代码、数据和实验结果都已经上传到了我的个人主页http://t.cn/R2KkTeg 和实验室Benchmark平台 http://t.cn/R2iE940，欢迎感兴趣的老师同学们下载！
http://tp1.sinaimg.cn/1746173800/50/40027977331/1 InfoQ 网页版 2015-06-05 12:00
应用 推荐系统
【今日头条 User Profile 系统架构实践】推荐系统中最核心的数据之一是user profile 数据。我们需要从大量历史用户行为中分析和挖掘各种维度的特征，来刻画用户的兴趣偏好。本分享中会介绍今日头条user profile系统的现状，面临的问题，系统演进，以及技术架构中的关键问题。 http://t.cn/R2SfNVe
http://ww1.sinaimg.cn/large/68147f68jw1est2xbei3gj205p08kmxa.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5501429448/50/5717596146/1 视觉机器人 网页版 2015-06-05 10:51
视觉
好激动啊，小手有点抖，OpenCV 3.0终于修炼成功、龙现江湖了，官网于昨天正式发布了OpenCV 3.0 gold release 版本：http://t.cn/R2ogygp 。该版本是目前功能最全、运行最快的版本，当然也是非常稳定的，已在Windows, Linux and Mac, x64 and ARM系统经过了成千上万次测试。里面好多期待的功能。
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