机器学习日报 2015-08-04 Yoshua Bengio深度学习进展；特征工程 vs. 特征提取；集成学习方法通...

解应春BW 发表于 2015-8-5 08:46:47

机器学习日报 2015-08-04

[*]Yoshua Bengio在DLSS上总结最近深度学习理论上的进展 @郭宇航在这儿
[*]Neural Machine Translation 进展报告 @赵家平USC
[*]PTE: Predictive Text Embedding @丕子
[*]特征工程 vs. 特征提取 @爱可可-爱生活
[*]集成学习方法通俗入门 @爱可可-爱生活

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http://tp2.sinaimg.cn/1783134925/50/1279979773/1 郭宇航在这儿网页版 2015-08-04 14:06
深度学习资源 PDF Yoshua Bengio 课程
Yoshua Bengio 8月3号在Montreal Deep Learning Summer School上的讲座。总结了近一段时间深度学习理论上的进展。http://t.cn/RLjyWFr
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http://tp3.sinaimg.cn/2288385870/50/5607746678/1 赵家平USC 网页版 2015-08-04 15:50
自然语言处理
Machine translation: present & future http://t.cn/RLWGVsy (Kyunghyun Cho)

http://tp3.sinaimg.cn/1665335994/50/1279885352/1 丕子网页版 2015-08-04 09:17
资源自然语言处理 PDF 论文
PTE: Predictive Text Embedding through Large-scale Heterogeneous Text Networkshttp://t.cn/RLlBV97 model三种关系：word-word，word-document，word-label，连成一个network。embedding方法基于之前他们提出的LINE~

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 05:27
经验总结应用博客特征工程预测
【特征工程 vs. 特征提取】《Feature Engineering versus Feature Extraction: Game On!》http://t.cn/RLlQcTk
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1euq4nrda6gj20a00a0dg8.jpg

祝威廉二世网页版转发于2015-08-04 14:13
最喜欢这类文章 mark下

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 05:14
经验总结博客集成学习
【集成学习方法通俗入门】《Basics of Ensemble Learning Explained in Simple English》by Tavish Srivastava http://t.cn/RLlQhaC
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1euq4c7iau3j20dw0aadgs.jpg

phunter_lau 网页版转发于2015-08-04 06:16
涵盖全面还有例子，不错

刘佳祥ComputerVision 网页版转发于2015-08-04 11:41
原来这就叫做ensemble learning 啊！

最新动态
2015-08-04 (20)

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公告板
【终结你的人工智能困惑】人人都在说人工智能，你真的懂了吗？无论你是人工智能小白还是大神，想要科普信息还是想要前沿技术分享，猛戳>>http://t.cn/RLjp22w 来一站式解决你所有关于人工智能的困惑，相信总有一款能满足你！要是看完了还有什么问题[偷笑]，那就在这下面留言吧~
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近期，微软亚洲研究院视觉计算组所开发的基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统，在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力。#人工智能#

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经验总结深度学习 GPU Python 博客
【基于Theano/GPU的高效深度学习】《Faster deep learning with GPUs and Theano》by Manojit Nandi http://t.cn/RLjNUvs
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应用机器人新闻
【日本大学科研团队研发与人对话“美女机器人”】由来自大阪大学和京都大学等的研究团队开发出的可使用人工智能流畅对话的美女机器人“ERICA”，在东京日本科学未来馆向媒体展示。http://t.cn/RLlef3e
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Kaggle 竞赛( http://t.cn/RLAFU4x )第一名得主 @尘绳聋的访谈： CrowdFlower Winner’s Interview: 1st place, Chenglong Chen http://t.cn/RLKJJlS [威武]

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深度学习视觉应用语音资源自然语言处理课程情感分析推荐系统智能汽车
【免费的深度学习课程（NVIDIA）】深度学习是一个快速成长的人工智能领域。它越来越多地用于提供接近人类的水平精度图像分类，语音识别，自然语言处理，情感分析，推荐引擎等。应用领域包括面部识别，场景检测，先进的医疗和制药研究，以及车辆的自动驾驶。http://t.cn/RLjcXVo
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深度学习算法 John Duchi 神经网络
深度神经网络用SGD训练简直就是烂掉渣……把optimizer换成adagrad之后之前所有的bug都不见了，激动得我同时在服务器上训练三组做个实验，20小时后见。#必须致敬John Duchi et al. （写错修正） http://t.cn/RLjZtvV

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会议活动视觉 CVPR 会议
CVPR 16 将在赌城 Las Vegas举办，另外的亮点是General and Program Chairs 全部都是女性
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http://tp2.sinaimg.cn/1670481425/50/1286328769/1 伯乐在线官方微博网页版 2015-08-04 11:00
经验总结算法博客回归统计
《机器学习中的逻辑回归模型简介》逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。本文主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系……http://t.cn/RLWrbX8(by 美团网 – Fin)
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http://tp3.sinaimg.cn/5648620342/50/5731472374/1 闫安Jon 网页版 2015-08-04 10:58
算法应用 GPU Kaggle 论文神经网络预测
Artificial Neural Networks Applied to Taxi Destination Predictionhttp://t.cn/RLlk3lY 出租去哪儿？MILA lab组队参加Kaggle http://t.cn/RLlk3lT 500神经元的单层MLP，在GPU上跑半天，就拿到了第一名。
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深度学习
【大数据如何帮助人工智能实现情感计算？】在学术界里有一个比赛，识别一千类物体误差是多少，一直到4年前误差都相当大，但是由于深度学习的出现，现在的误差率达到接近人类的5.1%，而微软研究院今年2月份做出来的系统第一次打败了人类的记录，达到4.9%。http://t.cn/RLlpLVu

http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门网页版 2015-08-04 08:52
会议活动自然语言处理 Python Yoav Goldberg 会议机器翻译
第50期NLP日报(2015-08-03) 1) 自然语言处理之word embedding篇 2) Python自然语言处理工具库汇总 3) Yoav Goldberg在ACL上关于词嵌入的讲座 4) 词向量行业应用实例 5) 神经(感知)机器翻译进展报告完整版16条 http://t.cn/RLl3R95
http://ww4.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1euqanvip14j30mn0dndh5.jpg

http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门网页版 2015-08-04 08:24
会议活动深度学习自然语言处理 Python Yoav Goldberg 会议简报
第319期机器学习日报(2015-08-03)http://t.cn/RLlucXp 1) ACL 2015 paper 的概述 2) 从Theano到Lasagne：基于Python的深度学习的框架和库 3) Google翻译是如何把深度学习“塞进”手机的？ 4) Yoav Goldberg在ACL上关于词嵌入的讲座 5) 文本协同标注实验项目EDITOR 完整版32条http://t.cn/RLlucX0
http://ww3.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1euq9uahkszj30if04mgly.jpg

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 08:22
资源 PDF
【论文:数据集选择】《Data Set Selection》D LaLoudouana, M Bonouliqui Tarare (2003) “to improve the presentation of algorithms in literature and to make them more appealing”http://t.cn/RLlu4Z3
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1euq9od6juuj20gi0aogmd.jpg

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 07:48
算法 Python 主题模型
【IPN:基于PyMC的LDA实现/分析】《Implementing and analyzing LDA algorithm using PyMC package 》http://t.cn/RLlnjMT 参阅:http://t.cn/RLlnjMY
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1euq8tiquxhj206y03n748.jpg

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 07:27
深度学习算法神经网络
【Quora:”增加DNN层数是否会导致性能下降?”Bengio给出的回答】《Deep Learning: Assuming a deep neural network is properly regulated, can adding more layers actually make the performance degrade?》http://t.cn/RLlEQRi
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1euq87c7rk9j20fo0g4gpg.jpg

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经验总结算法博客主题模型
【IPN:非参数LDA】《Nonparametric Latent Dirichlet Allocation》http://t.cn/RLlRb4T 参阅:http://weibo.com/1402400261/CuddKzGoM

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 06:43
经验总结算法自然语言处理 Edwin Chen Sarah Palin Emails 博客主题模型
【Edwin Chen的经典LDA介绍文章(系列)】《Introduction to Latent Dirichlet Allocation》http://t.cn/a1rq3t 《Topic Modeling the Sarah Palin Emails》http://t.cn/RLlR4Kz 《Infinite Mixture Models with Nonparametric Bayes and the Dirichlet Process》http://t.cn/zOJ8Rft
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 06:32
深度学习 Kaggle 数据科学
【赢取Kaggle竞赛的10点提示】《How To (Almost) Win Kaggle Competitions》http://t.cn/RLl8gSE Slide:http://t.cn/RLl8gS8 参阅:http://weibo.com/1402400261/Cud8z6l7C http://weibo.com/1402400261/C14A46Wje

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 06:30
Kaggle
【Kaggle新手技巧】《Kaggle Beginner Tips》http://t.cn/RLl83Du 文中提到视频请参阅:http://weibo.com/1402400261/Cud7kgpxX

http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活网页版 2015-08-04 06:27
应用 Phil Brierley 预测
【视频+代码:如何提高预测模型精度】《Techniques to improve the accuracy of your Predictive Models》by Phil Brierley http://t.cn/RLl8Rnc 云(视频):http://t.cn/RLl8Rn4pdf:http://t.cn/RLl8Rnb
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