机器学习日报 2015-09-29 DMLC最新机器学习项目; DNN的隐喻分析;EMNLP 2015总结;人工智能展望
机器学习日报 2015-09-29[*]DMLC最新机器学习项目: MXNet @antinucleon
[*]Nuance文章: DNN的隐喻分析 @LUPA开源社区
[*]EMNLP 2015总结 @刘知远THU
[*]大规模名人人脸标注数据集: CelebA @爱可可-爱生活
[*]百度徐伟: 视觉、语言以及人工智能展望 @新智元
@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18条，本期的Web版有完整内容19条
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http://tp3.sinaimg.cn/1098252410/50/40057473608/1 antinucleon 网页链接 2015-09-29 13:47
深度学习 代码
#DMLC# 我们在今天发布了新的Project: dmlc/MXNet ( http://t.cn/RyCsrir )。这是自xgboost,cxxnet,minerva以来集合DMLC几乎所有开发者力量的一个机器学习项目。MXNet名字源于”MixandMaximize”。我们一直有...http://t.cn/RyCs3Lr
winsty 网页链接 转发于2015-09-29 14:00
mxnet是一个集大成者，无论速度，显存利用，还是灵活性都达到了理想境地。感谢大神们这几个月的努力，完成了这么伟大的一个项目！很遗憾这次没能帮上太多忙，以后慢慢补回来[嘻嘻]
phunter_lau 网页链接 转发于2015-09-29 22:23回复 @陈天奇怪 “集合DMLC团队智慧和力量完成的机...”
mxnet的工作很有意义，设计上经过成熟的思考，文档也很清楚，技术上更是灵活和碉堡，适合新手和高手们学习使用，是深度学习届一颗新星，大家快去给它加星@好东西传送门
http://tp3.sinaimg.cn/1280336970/50/1299829076/1 LUPA开源社区 网页链接 2015-09-29 22:16
深度学习 语音
【DNN的隐喻分析：“深度学习”，深在何处】DNN现在已经被互联网公司广泛使用，但大众对深度学习的理解水平并不一致。Nuance的这篇文章从另外一个角度来审视DNN技术的演进— ... http://t.cn/RyNpwxg
http://ww4.sinaimg.cn/large/4c50644ajw1ewjom44i22j20go08btan.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1464484735/50/40073446687/1 刘知远THU 网页链接 2015-09-29 20:56
会议活动 自然语言处理 EMNLP 会议 林衍凯
EMNLP 2015于9月17-21日在葡萄牙里斯本召开，我组博士生林衍凯和我一起写了一篇短文，介绍这次会议和参会感受，仓促成文，难免舛误，请各位指正。[微笑] 《2015年自然语言处理实证方法会议（EMNLP）简介》：http://t.cn/RyNSiqp
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-29 20:38
资源 教育网站 数据
【开放数据:大规模名人人脸标注数据集CelebA(20万+)】"CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) - a large-scale face attributes dataset with more than 200K celebrity images, each with 40 attribute annotations"http://t.cn/RyNa67X
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1ewjlrcxfmaj215r0px1kx.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5703921756/50/5738475474/1 新智元 网页链接 2015-09-29 17:31
视觉 资源 行业动态 幻灯片 徐伟
【百度徐伟】视觉、语言以及人工智能展望http://t.cn/RyNqiAU 百度有一位科学家在几个指标下超过谷歌和微软，成为世界第一。徐伟博士在2015百度世界大会担任大数据与人工智能分论坛的压轴演讲嘉宾，以下是徐伟的现场演讲速记与PPT。http://t.cn/RyNqiAU
杨静Lillian 网页链接 转发于2015-09-29 18:47
【百度研究院杰出科学家徐伟】现在人工智能还缺少非常重要的几个能力，第一个就是小数据的学习能力;另外一个方面，人工智能还缺少自主探索环境进行学习的能力;另外一个方面，人工智能还缺少自主探索环境进行学习的能力。我们离真正的人工智能还有相当长的一段路，但未来一定是非常光明的。
最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/2993883977/50/5669337941/1 刘成林_NLPR 网页链接 2015-09-29 19:44
Brain Project Went
Why the Human Brain Project Went Wrong--and How to Fix It http://t.cn/Ry92lFd 看来欧洲人类大脑计划的目标要从人脑的计算机仿生模拟变回到脑数据分析和认知建模等比较现实可行的路径上去了。还好我们研究人工智能的原本就不依赖脑仿生建模，而是结合脑和认知机理、计算手段去模拟智能行为。
http://tp4.sinaimg.cn/1865439763/50/5708171991/1 -Hello_World 网页链接 2015-09-29 19:39
算法 应用 集成学习 神经网络 信息检索
搜索排序关注各个doc的顺序而不是绝对值，所以需要一个新的cost function，而RankNet基本就是在定义这个cost function，它可以兼容不同的算法（GBDT、神经网络...）。我分享了@杨澜不主持 的文章http://t.cn/RLDsV0D
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-29 18:48
算法 资源 Python Sebastian Raschka< /a>分类 幻灯片 书籍
【新书《Python机器学习》样章——(用Scikit-Learn)了解机器学习分类器】《Python Machine Learning - Chapter No. 3 Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-learn》by Sebastian Raschkahttp://t.cn/RyNfelA 云:http://t.cn/RyNfelw
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1ewjidg53rwj20hq0lwgqo.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5703921756/50/5738475474/1 新智元 网页链接 2015-09-29 17:42
深度学习 视觉 产业 行业动态 贾扬清 徐伟 赵勇
【让计算机看懂世界】嘉宾：贾扬清：谷歌大脑资深科学家， caffe 作者 ；徐伟：百度深度学习实验室杰出科学家 ；赵勇：格灵深瞳创始人，前谷歌研究院资深科学家，谷歌眼镜核心成员 主持人：雷鸣：北大大数据与机器学习创新中心主任；百度七剑客，酷我创始人http://t.cn/RyN5tPq
杨静Lillian 网页链接 转发于2015-09-29 18:01
【图像识别】全球顶级计算机视觉专家华山论剑实录: 1）图像识别的现状 2）未来 5 年会有什么突破，能超过人吗？3）安防领域的机会 4）身份识别领域的机会 5）在智能硬件，让硬件能够感知周边环境，变得更聪明的机会 6）在机器人领域，让机器能够有超越人类的视觉，更加智能的机会
http://tp1.sinaimg.cn/5703921756/50/5738475474/1 新智元 网页链接 2015-09-29 17:38
深度学习 资源 幻灯片 颜水成
【Deep Learning】From AI to True-AI 颜水成教授在 2015 高性能用户计算大会的演讲及PPT报告，总阅读数过万。360着手建立人工智能研究院，颜水成准备赴任研究院院长及 360 首席科学家。颜水成教授在 Machine Learning 和 Baby-Learning 都有独到的见解. http://t.cn/RyN5wZm
杨静Lillian 网页链接 转发于2015-09-29 17:45
颜水成表示人工智能的研究可以分为三个层次，第一个层次是算法模拟人的神经元，把它转换成另外一个信号。第二个层次是模拟人的大脑，这个时候信号不是直接的转换，里面有抽象和层次的理解，最后才转换成信号。@BigData大数据 @龙星镖局 @vinW
http://tp3.sinaimg.cn/5648620342/50/5731472374/1 闫安Jon 网页链接 2015-09-29 15:07
算法 论文 神经网络
Representation Benefits of Deep Feedforward Networks http://t.cn/RyNZIia 如果每个神经元的非线性函数都是t段锯齿形，那么共l层每层最多m神经元的网络可实现(tm)^l段锯齿。因此如果把前2^k个自然数按奇偶分类，只有层数够多，神经元数才能降下来。简单例子说明深网效率高
http://ww3.sinaimg.cn/large/006ah2bIjw1ewjc6897s5j30in033dg3.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/3227020453/50/5656309782/1 自动化网官方微博 网页链接 2015-09-29 14:12
视觉 应用 机器人
【未来机器人能“明察秋毫”】 能“听”能“说”还要能“看”，这是一个聪明机器人的“基本修养”。 近日，在安信证券股份有限公司联合东方网力共同主办的“工业4.0、人工智能与服务机器人”论坛上，与会专家表示，视频大数据和人脸识别技术，能为机器人安上更有洞察力的双眼。http://t.cn/RyNP0uq
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http://tp4.sinaimg.cn/1958969411/50/5604821562/1 传感物联网 网页链接 2015-09-29 13:20
应用 行业动态 机器人
2013年谷歌、NASA及USRA与D-Wave签署了一份协议，能够获得所开发的最新量子处理器，29日消息，谷歌和NASA联合建立的量子人工智能实验室最近装备了最新一代量子计算机D-Wave 2X。谷歌的量子人工智能研究将致力于研制超快“量子计算机芯片”，未来将实现机器人具有人类独立思考能力http://t.cn/RyCFzqt
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http://tp3.sinaimg.cn/1630461754/50/40066407832/1 IT程序猿 网页链接 2015-09-29 12:00
算法 回归
《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。O网页链接（来自： 美团技术团队 ）
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-09-29 08:55
深度学习 视觉 算法 自然语言处理 简报 主题模型
第375期机器学习日报(2015-09-28)http://t.cn/RyCTpwO 1) 雅虎的大规模分布式深度学习 2) Reddit 2006~2015年全部提交语料库 3) 让计算机识别视频中的静态物体和动作，并用语言描述 4) 基于Word2Vec/WMD的句子相似性计算 5) 概率主题模型算法综述 完整版28条 http://t.cn/RyCTpw0
http://ww2.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1ewj1gqyxcjj30oa0m4dlt.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-09-29 08:49
算法 自然语言处理 主题模型
第106期NLP日报(2015-09-28) 1) Reddit2006~2015年全部提交语料库 2) 中文分词入门之最大匹配法扩展：MMSeg 3) 基于Word2Vec/WMD的句子相似性计算 4) 概率主题模型算法综述 完整版20条 http://t.cn/RyCTLSD
http://ww3.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1ewj19m52kfj30dr0640st.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-29 08:13
会议活动 算法 应用 资源 KNN RecSys 幻灯片 会议 矩阵 聚类 推荐系统
【幻灯:(RecSys’15)实际推荐场景研究——最近邻 vs. 矩阵分解】《Neighbor methods vs. matrix factorization: case studies of real-life recommendations》István Pilászy http://t.cn/RyCj4vc 云:http://t.cn/RyCj4v5
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1ewj08kn3l7j20hq0buwfi.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-29 07:02
会议活动 资源 自然语言处理 Ahmed El-Kishky Chi Wang Jiawei Han KDD Xiang Ren 会议 课程
【幻灯+代码:(KDD 2015 Tutorial)大规模文本集的自动实体识别/类型化】《Automatic Entity Recognition and Typing from Massive Text Corpora - A Phrase and Network Mining Approach》Xiang Ren, Ahmed El-Kishky, Jiawei Han, Chi Wang http://t.cn/RyC0s5R code:ClusType/SegPhrase/TopMine
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