解应春BW 发表于 2015-7-9 10:15:00

机器学习日报 2015-07-08 深度学习成长的烦恼;Social Media & Text Analytics;人工智能癌症专家IBM...

机器学习日报 2015-07-08
[*]深度学习成长的烦恼 @吴甘沙
[*]Gensim集成基于Textrank的文本摘要 @爱可可-爱生活
[*]Social Media & Text Analytics精选阅读列表 @爱可可-爱生活
[*]DIGITS 2让多GPU深度学习更容易 @网路冷眼
[*]人工智能癌症专家IBM沃森 @TECH2IPO

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邮件版包括20条,本期的Web版有完整内容35条
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http://tp1.sinaimg.cn/1557337604/50/5731260183/1 吴甘沙 网页链接 2015-07-08 02:09
深度学习 GPU 政府网站 行业动态
深度学习成长的烦恼 http://t.cn/RL2TZ4q 英文原版Growing Pains for Deep Learning, on the Communications of ACM. http://t.cn/RLLvRP5 该文声称百度大规模生产环境中的深度学习加速基于FPGA(而不是研究院推崇的小规模GPU集群)。@bd-欧仔 以前美国NSF资助过过类似的研究 http://t.cn/RLLvRPq



http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-08 21:49
自然语言处理 Python 代码 主题模型
【(Python)Gensim集成基于Textrank的文本摘要模块】http://t.cn/RLLeqDA



http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-08 21:40
应用 资源 自然语言处理 Wei Xu 代码 课程 社交网络
【NLP课程《社交媒体与文本分析》精选阅读列表】《Social Media & Text Analytics》by Wei Xuhttp://t.cn/RLLg8iI GitHub:http://t.cn/RLLg8if
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1etvozxou3kj20kx0grtd5.jpg


http://tp3.sinaimg.cn/1715118170/50/5653230631/1 网路冷眼 网页链接 2015-07-08 17:30
算法 深度学习 GPU 数据科学 神经网络
【DIGITS 2让多GPU深度学习更容易(Easy Multi-GPU Deep Learning with DIGITS 2)】http://t.cn/RLLwrC3DIGITS是一个数据科学家和研究人员进行深度学习开发的工具,旨在为优化深度神经网络的快速开发和部署而设计,它于2015年3月引入,现在升级到2版本提供了自动多GPU的缩放。转需!
http://ww1.sinaimg.cn/large/663aa05ajw1etvhvorg0mj20j15oa7wh.jpg


http://tp4.sinaimg.cn/1812671331/50/5730689288/1 TECH2IPO 网页链接 2015-07-08 12:40
新闻
#TechOpinion#【世界上第一个人工智能癌症专家IBM沃森】​沃森是科技巨头 IBM 最新的超级电脑系统,目前它正在被训练成为癌症专家,这一革命性的医疗新方向将可帮助医生分分钟搞定癌症治疗方案。http://t.cn/RLL68GF
http://ww2.sinaimg.cn/large/6c0b2b63jw1etv9jccyg1j20hs0aagna.jpg


最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/1785748853/50/40004237873/1 星空下的巫师 网页链接 2015-07-08 23:14
深度学习 GPU
NVIDIA又更新他们的武器库了。。(1)CUDA 7.5: http://t.cn/zTSJdR2;(2)CUDNN v3:http://t.cn/RLLsdr5;(3)DIGITS 2.0: http://t.cn/RAb19Pa



http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-08 20:23
算法 深度学习 经验总结 博客 神经网络
【Youtube最热门机器学习/神经网络/深度学习视频集锦】《My playlist – Top YouTube Videos on Machine Learning, Neural Network & Deep Learning》http://t.cn/RLL1aAV pdf:http://t.cn/RLL1aAt
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1etvmwj9ey6j20i20ahdiq.jpg


http://tp4.sinaimg.cn/1798777247/50/5662163423/1 CSDN 网页链接 2015-07-08 15:47
深度学习 刘文志
【专访刘文志:异构并行计算的未来很光明】异构计算在国内外的发展趋势怎样?它在企业的就业情况如何?开发者又该如何学习并行计算?深度学习与机器学习有何区别?带着这些疑问,CSDN联系上了刘文志,请他对此一一解答。http://t.cn/RLL0cXW
http://ww3.sinaimg.cn/large/6b37299fgw1etvex23usyj20go0b4jtx.jpg


http://tp2.sinaimg.cn/2484248673/50/5652428810/1 集微网集成电路 网页链接 2015-07-08 12:20
语音 刘荣 行业动态
【不惜巨亏40亿美元 英特尔打开与谷歌合作的大门】“去年,我和国内的一家做语音识别的软件厂商谈判,希望他们的语音识别平台支持英特尔架构。我们是揣着银子去的,可人家不买帐。”英特尔中国区销售经理刘荣女士在“英特尔物联网大会”上给大家讲述了一个不敢相信的故事。http://t.cn/RLLI2LZ



http://tp2.sinaimg.cn/1984373721/50/5613157192/1 饭客china 网页链接 2015-07-08 11:24
算法 经验总结 博客 神经网络
关于dropout的有趣的进化论解释:训练神经网络时,使用dropout技术来防止网络的过拟合。我们这里且不谈这个技术的细节,但就这项技术的有趣的生物进化论解释了解下。自然界的高等生物进化出了两...文字版>>http://t.cn/RLLIkdN (新浪长微博>> http://t.cn/zOXAaic)
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http://tp4.sinaimg.cn/3847741679/50/5710230990/1 数盟社区 网页链接 2015-07-08 11:04
深度学习 Chris Edwards
【深度学习在不同场景下的一些挑战及解决方案】Chris Edwards发表于Communications of the ACM的这篇文章,通过不同的深度学习研究人员的现身说法,列举了深度学习在不同场景下面临的一些挑战以及目前的解决方案。http://t.cn/RLLfOd7
http://ww4.sinaimg.cn/large/e557e0efjw1etv6rdfq9fj208c08c74u.jpg


http://tp2.sinaimg.cn/1660282297/50/40089841250/1 科幻世界 网页链接 2015-07-08 10:20
应用 视觉 新闻 机器人 行业动态
#惊奇视觉#谷歌人工智能项目:机器人视角看世界怪异荒诞http://t.cn/RLLtl2D据国外媒体报道,互联网巨头谷歌公司公布了一组图片,这些图片展示了先进人工智能系统如何对图片进行分析和处理。因此,它们也可以被称作计算机眼中的世界...[衰]整个人都不好了
http://ww3.sinaimg.cn/large/62f5e5b9gw1etv5gnnlzqj20d20ipq66.jpg


http://tp2.sinaimg.cn/1705119193/50/22831772721/1 国际电子商情 网页链接 2015-07-08 09:30
算法 深度学习 神经网络
【会深度学习的智能处理器更懂人工智能】http://t.cn/RLLGK3z时下业界利用深度学习算法来训练卷积神经网络(CNN),以期实现智能化程度更高的移动设备,这可能需要以全新方法来设计处理器架构。但是,巧妙地充分利用现有的技术,也可帮助我们进一步走向具备真正智能认知能力的设备。



http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-08 08:38
资源 会议活动 深度学习 自然语言处理 EMNLP PDF 代码 会议 教育网站
【论文+幻灯+代码:基于RNN的观点挖掘】《opinion mining with deep recurrent nets》O. Irsoy, C. Cardie (EMNLP2014) http://t.cn/RLLUlRv Slide:http://t.cn/RLLUl8s 代码(C++):http://t.cn/RLLUlRA 数据:http://t.cn/RLLUlRw preprocessed:http://t.cn/RLLUl8F
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1etv2fwnajhj20pm0czgox.jpg


http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-08 08:27
会议活动 ICML 会议
【Google/Microsoft在ICML2015发表成果汇总】《ICML 2015 and Machine Learning Research at Google》http://t.cn/RLLUA7m pdf:http://t.cn/RLLUA71 《Microsoft Research at ICML, Lille》http://t.cn/RLLUA7updf:http://t.cn/RLLUA73
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1etv27pfer5j209w03xt95.jpg


http://tp4.sinaimg.cn/1497035431/50/5729579491/1 梁斌penny 网页链接 2015-07-08 07:49
自然语言处理
pullword在线分词每天的请求数首破60万次,稳定客户超过50家,已经逐渐向我的理想接近了。未来这些优质API都应该是免费,且永久免费开放给公众服务的,就向一种资源一样,通过包括分词在内的一系列服务connect更多的企业,在connect里面找其他变现机会,以上是我的理解。万一成了一个独角兽呢


梁斌penny 网页链接 转发于2015-07-08 07:55
计划推出一系列API服务,目标connect 1万家互联网企业,和多少企业连接是唯一的KPI。。当然最后还要感谢美团云赞助了一堆机器,谢谢 @美团云 ,也谢谢之前所有赞助过的同志@Fenng @phunter_lau @肖世康@qiuyuexp @董方_Vin @搬运大数据的亨利 @string_tang


http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-07-08 07:30
算法 自然语言处理 SVM 分类
NLP日报 2015-07-07 http://t.cn/RLL2lli 1) 泥沙龙笔记: parsing vs. classification and IE 2) 基于词向量的文档分类 3) 诺亚神经响应机NRM模型 4) 基于词典+NB/SVM的Twitter情感分类 5) 微信的听声音识别电视和音乐的功能实现细节 完整版18条 http://t.cn/RLL2llJ
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-07-08 07:08
算法 视觉 深度学习
计算机视觉日报 2015-07-07 http://t.cn/RLLAHYy 1) DeepFace: Facebook的人脸识别 2) 计算机视觉算法将电视中的2D影片变成3D数据 3) 人脸识别上流行的CNN算法总结 4) 聊聊人脸识别支付 5) 基于深度学习的图像特征提取 完整版10条 http://t.cn/RLLAHYU
http://ww1.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1etuzver0zqj30hp07rjt6.jpg


http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-07-08 06:59
架构 算法 视觉 会议活动 深度学习 贾扬清 Hadoop 会议 分类 简报
机器学习日报 2015-07-07 http://t.cn/RLLAiwr 1) 贾扬清:希望Caffe成为深度学习领域的Hadoop 2) 学习理论COLT年会论文 3) 曙光深度学习XSystem系统 4) 人脸识别上流行的CNN算法 5) parsing vs. classification and IE 完整版35条 http://t.cn/RLLAiwB
http://ww2.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1etuznwblbkj30yg1cqjzb.jpg


http://tp2.sinaimg.cn/1477324593/50/22873519378/1 tertio 网页链接 2015-07-08 00:35
自然语言处理
人的语言相对于计算机语言具有压倒性优势,一个重要原因恰恰是自然语言中的概念定义(比如一个词)是模糊的,感受性的,开放可扩展的。同时,又可以将语义约束在一个足够精确的范围。比如一个人拿了一个东西给你,你说“赶紧拿走”,简练又精确,计算机语言如何才能在这个方向上走出一小步?


whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 00:58
嗯,但这不仅仅是简练的问题,也是对双方关系和共同文化/生活史背景的再确认,把话说得让第三方听不懂,是表达与对方熟识相知关系的方式之一。

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 01:08回复 @炼金术士gewesen “缺少对这方面的建模研究投资而已”
缺乏共同经验背景,再好的模型也没用啊,自然语言的理解不是个简单解码过程,一句言语只是一个信号序列,用于在对方头脑中唤起一组观念,它本身并未包含这些观念,所以只要接受端系统里不预先存在说话者旨在唤起的观念,算法再高明也没用

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 01:15回复 @whigzhou “缺乏共同经验背景,再好的模型也...”
比如在特定场景下,我的一声咳嗽便可让特定听者做出我所期待的反应,现在你把这咳嗽声录下来,交给机器人让他猜我是什么意思,他怎么猜呢?

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 01:34回复 @呼噜byhulu “小孩怎么学习语言的呢?“旨在唤...”
有些观念是天生就有的,比如“饿了、危险、快逃、他想帮我、妈妈、动物、食物……”等等,对有些信号的反应也是天生就会的,比如顺着对方目光或手指方向看,没有这些前提,小孩啥也学不会

whigzhou 网页链接 转发于2015-07-08 23:21回复 @Amnkhensu “有个朋友也是白板论者,他说你的...”
确实没办法,我们没法也没必要说服每个人。有些质疑的唯一可行回应是开书单,可是那很讨人烦,而且就算开了也没人会看

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-07-08 23:24
这是人与人的通信而言。如果是目的论的,只看通信产生的效果,那机器语言肯定在未来会超过人类语言。人类语言的语法是基因决定的,很难进化了。



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