机器学习日报 2015-06-09 微软CVPR 2015文章总述;AI的数学基础;组合深度学习(NLP2015) ;Structure-fr...
机器学习日报 2015-06-09[*]微软CVPR 2015文章总述 @微软亚洲研究院
[*]判别竞拍机器人的比赛特征提取的点子 @phunter_lau
[*]Ariel Procaccia课程：AI的数学基础 @iB37
[*]开源Structure-from-Motion教程(CVPR2015) @爱可可-爱生活
[*]幻灯:组合深度学习(NLP2015) @爱可可-爱生活
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http://tp3.sinaimg.cn/1286528122/50/40028223938/1 微软亚洲研究院 网页版 2015-06-09 18:18
视觉 会议活动 孙剑 何恺明 CVPR 会议
【微软在计算机视觉和3D扫描方面取得新突破！】6月8日，第28届IEEE计算机视觉与模式识别(CVPR)大会在美国波士顿举行。微软研究员们在大会上展示了比以往更快更准的计算机视觉图像分类新模型，并介绍了如何使用Kinect等传感器实现在动态或低光环境的快速大规模3D扫描技术。详情>>http://t.cn/R2pF0AB
http://ww4.sinaimg.cn/large/4caedc7agw1esy0c6v2i0j20ci0hdada.jpg
微软亚洲研究院 网页版 转发于2015-06-09 18:19
微软亚洲研究院首席研究员孙剑和何恺明通过卷积神经网络，有效解决了不断提高图像分类精度时所消耗的时间问题。 “未来，这些用于识别的模型将会更多的帮助计算机进行深度学习，让计算机在丰富的视觉世界中更好地理解用户。”微软研究员Shahram Izadi如是说。
http://tp4.sinaimg.cn/1770891687/50/40086373345/1 phunter_lau 网页版 2015-06-09 23:12
应用 Kaggle 机器人
Kaggle上Human or Robot判别竞拍机器人的比赛里，同学们想出了很多机智的特征 http://t.cn/R20tItY 可以给做时序特征提取的提供一些点子（我在private LB出来掉成狗这个事就不说了反正也没花多少时间
http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/1 iB37 网页版 2015-06-09 22:56
资源 会议活动 Ariel Procaccia IJCAI 会议 课程 教育网站
《计算机与思维》奖授予人工智能领域青年科学家, IJCAI-15得主Ariel Procaccia(希伯来大学博士,CMU助理教授)研究计算社会选择、博弈论和机制设计, 交接于计算机科学和经济学. PI对他人的打分不影响其自身的成功. 课程: AI的数学基础 http://t.cn/R205xLi
http://ww2.sinaimg.cn/large/972a1170jw1esy84t3v7xj217o0f1156.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-06-09 21:04
视觉 资源 会议活动 CVPR 会议 课程
【资料:开源Structure-from-Motion教程(CVPR2015)】《CVPR 2015 Open Source SfM Tutorial》http://t.cn/R202JR5 Download:http://t.cn/R202JRq 云:http://t.cn/R202JRG
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-06-09 06:59
资源 深度学习 Christopher Manning PDF 教育网站
【幻灯:组合深度学习(NLP2015)】《Compositional Deep Learning》by Christopher Manning from Stanford University http://t.cn/R2pMcwc 云:http://t.cn/R2pMcwt
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1esxgm3dv0vj20oq0jfq9d.jpg
最新动态2015-06-09 (20)
http://tp4.sinaimg.cn/2306141363/50/40073767677/1 邹博_机器学习 网页版 2015-06-09 22:26
算法
机器学习实践之三：多元变量线性回归，使用自适应学习率的梯度下降算法。不要求数据额外增加全1列，常数项用代码处理；基于Armijo准则使用回溯线性搜索计算学习率。由于损失函数是关于参数的二次凸函数，损失函数严格递降，局部最小即全局最小；学习率也几乎降序。
http://ww3.sinaimg.cn/large/8974ecb3jw1esy7bry6snj20mn0h3jt8.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/3196234442/50/5722326125/0 唧唧堂 网页版 2015-06-09 21:46
算法 Matthew Lieberman 神经网络
当我们累了，刷朋友圈可能真是适合大脑休息的方式之一。#唧唧堂研究人# @镜子心理 带来最新翻译的文章：当我们休息时，大脑在做什么？—— 正在准备社交！Matthew Lieberman教授认为，背侧前额叶是社会脑的中枢，当我们睡眠、休息、外显地思考其他人时，这一部分神经网络就会打开。
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