解应春BW 发表于 2015-8-17 09:06:59

机器学习日报 2015-08-16 机器学习算法性能比较;Logistic回归介绍;Deep Generative Models

机器学习日报 2015-08-16
[*]机器学习算法在不同语言或平台下的性能分析比较 @星空下的巫师
[*]傻瓜版Logistic回归介绍 @爱可可-爱生活
[*]GPU神经网路翻译 @3A狗狗
[*]Deep Generative Models @闫安Jon
[*]Collins:自然语言处理中的机器学习法 @iB37

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邮件版包括16条,本期的Web版有完整内容24条
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http://tp2.sinaimg.cn/1785748853/50/40004237873/1 星空下的巫师 网页链接 2015-08-16 08:48
算法 代码 分类
非常有意思的一个比较:不同机器学习算法在不同语言或平台下的时间和性能分析比较,benchmark for scalability/speed and accuracy of machine learning libraries for classification,见: http://t.cn/RArSPDs




http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-08-16 19:43
算法 回归
【"傻瓜版"Logistic回归介绍】《Logistic Regression (for dummies)》http://t.cn/RLrRkwO
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1ev4owq8z52j20aw0aedgq.jpg



http://tp3.sinaimg.cn/2475016390/50/40061918789/1 3A狗狗 网页链接 2015-08-16 11:16
深度学习 自然语言处理 GPU 机器翻译
Introduction to Neural Machine Translation with GPUs, by Kyunghyun Cho,http://t.cn/R2fL6AX 。讲如何用RNN实现机器翻译,并引用延伸阅读资料。阅读流畅,建议后续跟代码练习。更多引用可参考 DL4MT Winter School 2015 http://t.cn/RLrJj34




http://tp3.sinaimg.cn/5648620342/50/5731472374/1 闫安Jon 网页链接 2015-08-16 10:59
深度学习 视觉 资源 PDF 论文
Deep Generative Models http://t.cn/RLrx3vv Bengio于8月12日在DL暑期班介绍深度生成模型,第15页开讲Denoising AE,第29页提到Helmholtz machine和Variational AE,结论目前最好的图像模型是 Generative Adversarial Nets http://t.cn/RvaLknr




http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/1 iB37 网页链接 2015-08-16 08:25
深度学习 算法 自然语言处理 HMM Michael Collins 机器翻译 教育网站 神经网络
Michael Collins自然语言处理中的机器学习法 1) MIT03年。NLP任务: 词性标注 句法分析 WSD IE MT;ML方法: PCFG HMM 估计和平滑技术 EM算法 对数线性模型 核方法 http://t.cn/zQv5zv1 2) 哥伦毕业12年。http://t.cn/RLrtbEg 3) coursera13年。http://t.cn/8kcV4DT 4)基本没有神经网络和深度半??习法?
http://ww4.sinaimg.cn/large/972a1170gw1ev454ozguij21d40irn42.jpg

王伟DL 网页链接 转发于2015-08-16 08:56回复 @SNS程飞 “转发微博”
虽然XNN方法在NLP应用如火如荼, 比如CNN,RNN,可能还会其它的 .,,NN。倘若基于某种考虑,就是不用,当也属正常。比如发现XNN虽能解决相当部分问题,但是不能彻底解决问题,甚或有更好的解决方法,可能就不用它。况且随时想用也没人拦着,关键是否有用的时机。

iB37 网页链接 转发于2015-08-16 11:13
先用神经网络学习隐藏表示再用结构感知训练 Structured Training for Neural Network Transition-Based Parsing . Model-based Word Embeddings from Decompositions of Count Matrices http://t.cn/RLrJNLG 3ks@郁闷的为什么总是我



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推荐系统中的隐私保护. Differentially Private Matrix Factorization将涉及用户私有的数据计算从推荐系统转移到用户点http://t.cn/RLr1K5x Fast Differentially Private Matrix Factorization通过随机梯度朗之万动力学联系微分隐私到贝叶斯后验采样http://t.cn/RLr1K5J
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算法 统计 主题模型
#LDA算法漫游指南# 在我们的故事叙述到这里的时候,吉布斯采样技术虽然实现简单,但是其效率犹如“大力神海格力斯式的笨重劳动” (欧拉语)。因此有必要研究从另一种思路出发而产生的技术,变分贝叶斯作为Blei的LDA论文原作中的经典方法,极具研究价值... 请看:http://t.cn/RLMCdax




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这哥们的机器学习博客真不错 http://t.cn/RLrNBE4




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看过很多SVM的资料,都没有这本书里边的完整简洁明了http://t.cn/Rwl7LI3




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【几个版本的PRML笔记】Jian Xiao的《Notes on Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop)》http://t.cn/RLrM1T3 Yuandong Tian的《Some notes on Pattern Recognition and Machine Learning》http://t.cn/RLrM1T1 ChillyRain的"PRML Notes"系列博文:http://t.cn/RLrM1Tu




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拼车 1)归约为Coalition Formation:Sharing Rides with Friendshttp://t.cn/RLrIBPz 核稳定的付费:Social Ridesharinghttp://t.cn/RLrIBPh 2)智能体合作与市场激励的协调:Ridesharinghttp://t.cn/RLrIBP7 3)T-Finder http://t.cn/zWhmcxH
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<编码,解码>LSTM学习视频表示 Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs 用一个编码LSTM将视频序列映射为固定长度的表示,用一个/多个LSTM解码该表示可执行不同的任务,如重构输入序列或者预测未知序列。http://t.cn/RLrtFwR 无监督学习提升有监督活动识别任务
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第331期机器学习日报(2015-08-15)http://t.cn/RLr5itf 1) WSDM教程:面向网络搜索和自然语言处理的深度学习 2) 结构最大熵模型SME 3) 看不见正脸的人脸识别 4) 机器学习技术在篮球运动数据分析中的作用 5) 卡内基梅隆SELECT实验室开源代码 完整版23条 http://t.cn/RLr5itV
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3) 看不见正脸的人脸识别:Beyond Frontal Faces: Improving Person Recognition Using Multiple Cues ,在技术之外,这个Figure 1 我是不是想多了。 http://t.cn/RLrx2ZL



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【视频:(Richard Socher)面向自然语言处理的深度学习】《Text By the Bay 2015: Richard Socher, Deep Learning for Natural Language Processing》by Richard Socher http://t.cn/RLrqWDw 云:http://t.cn/RLrqWD2
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