机器学习日报 2015-07-15 Scaling Up Machine Learning;机器学习维基指南;Google强化学习体系
机器学习日报 2015-07-15[*]高级的词向量表示 @52nlp
[*]Scaling Up Machine Learning @PoetNiu
[*]深度学习caffe的代码怎么读？ @uptown1919
[*]机器学习维基指南 @爱可可-爱生活
[*]Google强化学习体系架构Gorila介绍 @爱可可-爱生活
@好东西传送门 出品, 过往目录 见http://ml.memect.com
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邮件版包括20条，本期的Web版有完整内容35条
用日报搜索找到以前分享的内容： http://ml.memect.com/search/今日焦点 (5)
http://tp2.sinaimg.cn/2104931705/50/5599477433/1 52nlp 网页链接 2015-07-15 20:31
深度学习 自然语言处理 Richard Socher Tomas Mikolov
斯坦福大学深度学习与自然语言处理第三讲：高级的词向量表示 http://t.cn/RLto84f
自动化网官方微博 网页链接 转发于2015-07-15 20:41
从深度学习的词向量中最大的获益是什么？有能力对单词进行精确的分类 国家类的单词可以聚和到一起–>因此可以通过词向量将地名类的单词区分出来 可以在其他的任务中将单词的任意信息融合进来 可以将情感分析（Sentiment)问题映射到单词分类中：在语料库中寻找最具代表性的正/负例单词[威武]#机器学习#
Copper_PKU 网页链接 转发于2015-07-15 22:37
把Socher和Mikolov的博士论文看一遍 就基本差不多了 Mikolov博士论文对于RNNLM的阐述写得挺好的 读过好几遍
http://tp1.sinaimg.cn/2372017504/50/5715430050/1 PoetNiu 网页链接 2015-07-15 21:23
资源 经验总结 PDF 博客 集成学习 分布式学习
Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches http://t.cn/amvRmJ 【Introduction:http://t.cn/zlrADJJ 】 【Tree ensembles: http://t.cn/RwHFsXz 】 【Graphical models: http://t.cn/RLtCFoZ 】 【Summary】
http://ww1.sinaimg.cn/large/8d621d60gw1eu3ryt83toj21ht0ib13v.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/2216096473/50/5673362892/1 uptown1919 网页链接 2015-07-15 20:32
深度学习
深度学习caffe的代码怎么读？ http://t.cn/Rw1sMdr（分享自 @知乎）
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-15 20:20
资源 PDF 代码
【机器学习维基指南】《Introduction to Machine Learning - The Wikipedia Guide》http://t.cn/RLtoz1Q云:http://t.cn/RLtoz18 参阅http://weibo.com/1402400261/CpuP4qc1E
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-15 18:45
经验总结 博客
【Google强化学习体系架构Gorila介绍】《Gorila: Google Reinforcement Learning Architecture》http://t.cn/RLtJqYs
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eu3ndw9hnnj20xz0ix481.jpg
最新动态
http://tp1.sinaimg.cn/3769368692/50/5730530271/1 格灵深瞳 网页链接 2015-07-15 21:12
算法
得益于现在更为强大的计算机、可用的海量丰富数据集以及先进的算法，我们终于可以跨越一个长期以来阻碍计算机科学发展的阈值。机器学习正在从一个高度人工化的阶段向另一个更为自动化的阶段进行快速转变。http://t.cn/RLtCALL
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-15 20:10
算法 论文
【论文:(面向多分类/多标签问题)基于随机线性代数的快速标签嵌入算法】《Fast Label Embeddings via Randomized Linear Algebra》P Mineiro, N Karampatziakis (2015) http://t.cn/RLtSoNt
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eu3psua86bj20gu08zdh9.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/1286528122/50/40028223938/1 微软亚洲研究院 网页链接 2015-07-15 18:13
资源 视频
【训练计算机，你也可以！】想让你的电脑自动归类文件、设置提醒、处理日常事务？一切不在话下！微软近日在Project Oxford项目中发布了新一代机器学习系统——Machine Teaching，希望各行各业的人们都能利用工作中的数据，训练出更加个性化的计算机。详情>>http://t.cn/RLtMckF http://t.cn/RLtMckD
http://ww2.sinaimg.cn/large/4caedc7agw1eu3mh8uqfsj20y90sh42u.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1656834547/50/1285848105/1 Wenpeng_Yin 网页链接 2015-07-15 16:43
深度学习 知识工程 自然语言处理 Christopher Manning 可视化 知识库
正式消息：慕尼黑大学NLP组愿意新招收两个phd学生，是deep learning, nlp, entity linking, knowledge bases, visualization结合的项目（码砖量不小）。老板奇葩，不愿意广发英雄贴，只是表示“愿意招收，有兴趣的再单独发帖”....牛老板外加高薪哈，欢迎咨询......我....@算文解字 @龙星镖局
算文解字 网页链接 转发于2015-07-15 17:13
老板正是与Chris Manning合写了"Foundations of Statistical Natural Language Processing"一书的Hinrich Schütze。机会难得，童鞋们抓紧骚扰@Wenpeng_Yin 吧
http://tp3.sinaimg.cn/2201275590/50/5604798294/1 中国社会科学网 网页链接 2015-07-15 16:19
自然语言处理 神经科学
【自然语言处理趋向更加智能化——大规模语料库为自然语言处理提供强有力手段】近年来，脑科学与类脑智能已经成为世界各国研究的热点。记者从近日在天津召开的“类脑智能创新论坛”上获悉，我国也即将启动“中国脑计划”。自然语言处理技术是各种“脑计划”的核心技术之一，http://t.cn/RLtGIEV
http://tp2.sinaimg.cn/1548358505/50/1288833405/1 金连文 网页链接 2015-07-15 12:10
资源 深度学习 PDF 论文
Google DeepMind的新论文： Spatial Transformer Networks http://t.cn/RL5eXJv ，在CNN中引入Spatial Transformation 模块，自动学习变换参数，例如仿射变换的6个参数，从而能进行达到Rotation/translation invariant等识别效果。在MNIST、SVHN、CUB-200-2011 Bird等多个数据集上得到很不错的结果。
http://tp4.sinaimg.cn/3847741679/50/5710230990/1 数盟社区 网页链接 2015-07-15 11:21
统计 数据科学
【盘点机器学习和统计模型的差异】在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么？这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性，两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同。http://t.cn/RL5BdZr
http://ww3.sinaimg.cn/large/e557e0efjw1eu3al8ukwdj20go0a9jsn.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/2841943860/50/40009486090/1 微软研发 网页链接 2015-07-15 10:33
视觉 公告板 问题
#研发课堂#凭借机器学习、推理和感知能力等技术，人工智能不但可即时翻译口头及书面对话、准确识别照片和人脸、成为私人助理 (跪求斯嘉丽的声音[爱你] )将来还可针对人文问题大展拳脚，如帮助解决气候变化等 AI在咱们脑中几近全能，可现实中还差什么呢？考验你对AI的认识http://t.cn/RL5mFGO
http://ww3.sinaimg.cn/large/a9649f34gw1eu396rsg2bj20hs0hsmyb.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/3122658072/50/5707184298/1 成华区学无涯书社 网页链接 2015-07-15 09:05
算法 资源< /a>书籍
每日新书：《非线性卡尔曼滤波器原理及应用》全书共10章。首先介绍了卡尔曼滤波器等自适应滤波器的基本原理与方法；然后，就滤波器的阵列算法，重点讨论双非线性卡尔曼滤波器和反馈型非线性卡尔曼滤波器的基本原理和方法；最后，详细讨论了一类非线性卡尔曼信息滤波器的原理及其稳定性分析。
http://ww3.sinaimg.cn/large/ba1ffb18gw1eu36nifs7ej204g065dfw.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1670481425/50/1286328769/1 伯乐在线官方微博 网页链接 2015-07-15 08:40
入门 算泍 ? 经验总结 PCA 博客 矩阵 主题模型
《机器学习中的数学(5)：强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用》上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。http://t.cn/RLGjEYO （by @leftnoteasy ）
http://ww3.sinaimg.cn/large/63918611gw1eu2ljwrm8tj20ab04q3yn.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-07-15 08:36
算法 视 觉 会议活动 深度学习 CVPR 会议 简报 神经网络
机器学习日报 2015-07-14 http://t.cn/RL5TWMd 1) Malisiewicz在CVPR’15上关于Deep Learning的一些感想 2) 开发者成功使用机器学习的十大诀窍 3) 体系结构研究者眼中的神经网络硬件 4) 《马尔可夫链：模型、算法与应用》 5) 哪一种RNN的架构比较好 完整版39条 http://t.cn/RL5TWMr
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-07-15 07:15
算法 自然语言处理 裴文哲 主题模型< /a>
NLP日报 2015-07-14http://t.cn/RL5WT32 1) 计算机能“理解”多少我们的语言了？ 2) 裴文哲NLP研究心得 3) 根据上下文自动匹配合适的表情回复的算法 4) 论文: Rethinking LDA: moment matching for discrete ICA 完整版8条 http://t.cn/RL5WT3A
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http://tp1.sinaimg.cn/1240281152/50/5609223605/1 路遥_机器学习 网页链接 2015-07-15 07:06
视觉 深度学习 Geoffrey Hinton
玩了玩DeepDream，有几点感想：1）相比识别图像，生成图像的难度更大。拿ImageNet来说，识别模型已经做得不错了，但目前还没有生成模型能生成同样大小的逼真图像。2）虽然ConvNet是识别模型，但是仍然可以用来生成图像。Hinton说，要想识别，先学会生成。图像识别的未来是生成模型吗？这几年见分晓吧。
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-07-15 06:52
视觉 会议活动 深度学习 CVPR 会议
计算机视觉日报 2015-07-14 http://t.cn/RL5OuD1 1) 图片语义分析 2) MIT研究人员T. Malisiewicz在CVPR’15上关于Deep Learning的一些感想 3) 常见的机器视觉工具 完整版6条 http://t.cn/RL5OuDB
http://ww1.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1eu32sjcjzwj30e207wjuf.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-07-15 05:57
算法 矩阵 统计 论文
【论文:基于随机梯度MCMC的大规模分布式贝叶斯矩阵分解】《Large-Scale Distributed Bayesian Matrix Factorization using Stochastic Gradient MCMC》S Ahn, A Korattikara, N Liu, S Rajan, M Welling (2015)http://t.cn/RL5p81q
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