机器学习日报 2015-09-30 Deep Learning暑期学校视频集锦；NLP与深度学习；随机森林与GBDT
机器学习日报 2015-09-30[*]2015 Deep Learning暑期学校视频集锦 @AixinSG
[*]Chris Manning讲义: NLP与深度学习 @爱可可-爱生活
[*]把变分推断和深层神经网络应用于内在动机学习 @闫安Jon
[*]杨鹏谈世纪佳缘推荐算法 @CSDN云计算
[*]决策树模型组合之随机森林与GBDT @陈利人
@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29条
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http://tp3.sinaimg.cn/1025887594/50/5737201319/1 AixinSG 网页链接 2015-09-30 11:18
深度学习 资源 课程 视频
Video Lectures: Deep Learning Summer School, Montreal 2015, http://t.cn/RyImHId "...graduate students and industrial engineers and researchers who already have some basic knowledge of machine learning (and possibly but not necessarily of deep learning) and wish to learn more...
http://ww3.sinaimg.cn/large/3d25cd6agw1ewkb7gwmjbj20y40jawp7.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-30 19:37
深度学习 视觉 资源 自然语言处理 Christopher Manning PDF 视频
【视频+讲义:(DLSS2015)NLP与深度学习(Christopher Manning)】《NLP and Deep Learning》by Christopher Manning Part1.Human Language & Word Vectors http://t.cn/RypWfsS Slide:http://t.cn/RypWIakPart2.Compositional Deep Learning http://t.cn/R ypWMMt Slide:http://t.cn/RypWxLJ
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1ewkpm4vhgbj20gg0c50ve.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/5648620342/50/5731472374/1 闫安Jon 网页链接 2015-09-30 16:35
会议活动 深度学习 算法 NIPS 会议 论文 强化学习 神经网络
Variational Information Maximisation for Intrinsically Motivated Reinforcement Learninghttp://t.cn/RypXUlj 把变分推断和深层神经网络应用于内在动机学习。NIPS 2015 | DeepMind | 参考 Empowerment -- an Introduction http://t.cn/RypXUlY
http://tp1.sinaimg.cn/1741045432/50/5602490826/1 CSDN云计算 网页链接 2015-09-30 15:46
架构 算法 应用 Spark 集成学习 推荐系统
【杨鹏谈世纪佳缘推荐算法：基于Spark GraphX，弃GBDT和LR用FM】世纪佳缘算法工程师杨鹏在CSDN人工智能用户群分享了“世纪佳缘推荐和机器学习算法实践”。他主要介绍了基于图算法产生候选集、排序算法的选择，以及建模过程中的一些经验心得。@breezedeus http://t.cn/RypxJK2
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breezedeus 网页链接 转发于2015-09-30 16:17
建立一个推荐系统并不难，难的是一直改进它。欢迎牛人加入#世纪佳缘技术部# [围观] http://t.cn/Ryp6vvZ
http://tp4.sinaimg.cn/1915548291/50/5706493348/1 陈利人 网页链接 2015-09-30 09:44
算法 集成学习 决策树
决策树模型组合之随机森林与GBDT http://t.cn/RypPH6F
最新动态
http://tp1.sinaimg.cn/5703921756/50/5738475474/1 新智元 网页链接 2015-09-30 23:17
不管图灵测试多么悠久，把类人智能作为人工智能的先决条件，也与“前哥白尼时代”的人类中心主义无异。先进的、不像人类的人工智能的到来，可能会带来一场新的觉醒，使我们对于什么是真正的智能有更清醒的认识。这样我们建立的世界模型就更接近真实的世界 http://t.cn/Ryp3v2U
杨静Lillian 网页链接 转发于2015-09-30 23:20
我们不需要如此狭隘和自恋的人工智能观念，所以不能仅仅把我们自身的特性映射到机器的版本中。 早期人工智能研究者试图在机器中重建人类思维，但这根本行不通。相反，现代的研究者认为，如果机器能在特定领域里把事情做好，就可以被称作“智能的”，而不是它能在多大程度反映出人类思想。
http://tp3.sinaimg.cn/1653064194/50/1288247340/1 Linuxeden开源社区 网页链接 2015-09-30 22:53
深度学习 算法 Leon A. Gatys 神经网络
【每日文章精选 2015 09 30】 机器学习让电脑也能画世界名画 近日，德国图宾根大学的Leon A. Gatys等人研发出了一种 基于深度神经网络的人工系统 。该系统可以制作非常具有艺术气息的电脑图片，完成了电脑作画方面的一…http://t.cn/RypmEpT
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http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页链接 2015-09-30 21:21
会议活动 资源 自然语言处理 EMNLP Kenneth Church PDF 会议 教育网站
SIGDAT (ACL's special interest group for linguistic data and corpus-based approaches to NLP) 创始主席Kenneth Church (从1993-2011在任) 【A Pendulum Swung Too Far】, LiLT 2007. 经验1950s->理性70s->经验90s->理性10s?? http://t.cn/RypQOHo SIGDAT1996年创办EMNLP http://t.cn/RypQOHK
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iB37 网页链接 转发于2015-09-30 22:22回复 @刘知远THU “这篇文章曾被李维先生等人翻译成...”
<钟摆摆得太远,A Pendulum Swung Too Far> 肯尼斯·丘吉(Kenneth Church) 李维 唐天 译
http://tp2.sinaimg.cn/1822644165/50/5721134806/1 谢澎涛CMU 网页链接 2015-09-30 19:31
会议活动 算法 资源 自然语言处理 NIPS PDF Thomas Griffiths 会议 教育网站 统计 主题模型
看到一个海报，Thomas Griffiths要来CMU给talk了。Thomas是著名的贝叶斯学者，执教于伯克利心理系。最有名的三个工作是LDA的MCMC推断 http://t.cn/8FkF0rG ，Indian Buffet Process http://t.cn/RypWZVF , Hierarchical Topic Model http://t cn/RypWZVk CMU附近的小伙伴前去围观吧
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-30 17:21
会议活动 资源 自然语言处理 EMNLP Haifeng Wang Jiang Guo PDF Python Ting Liu 代码 会议 教育网站 视频
【论文+视频+代码(Python):基于词向量(嵌入式特征)的半监督学习】《Revisiting Embedding Features for Simple Semi-supervised Learning》Jiang Guo, Wanxiang Che, Haifeng Wang, Ting Liu (EMNLP 2014)http://t.cn/Rypo2ty Youtube:http://t.cn/Rypo2t5 GitHub:http://t.cn/Rypo2tL
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-30 16:50
会议活动 深度学习 算法 自然语言处理 Alexander M EMNLP Jason Weston 代码 会议 论文 神经网络
【论文+代码(Torch):基于Neural Attention模型的总结句摘要生成】《A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization》Alexander M. Rush, Sumit Chopra, Jason Weston (EMNLP 2015)http://t.cn/RypayZd GitHub:http://t.cn/RypayZg
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http://tp4.sinaimg.cn/2306141363/50/40073767677/1 邹博_机器学习 网页链接 2015-09-30 15:16
算法
#每日一面BAT# “最小平方划分”问题：任意整数可以由若干整数的平方和表示，求201314的最少划分数目(答案：4,227,387)。此题是经典的动态规划题目，也可以用带记忆的递归实现。附图给出了详细算法分析和动态规划代码，由于只能贴9张，递归代码放到社区中：http://t.cn/RwDW0qQ
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http://tp1.sinaimg.cn/2397265244/50/22834730558/1 陈天奇怪 网页链接 2015-09-30 13:35
深度学习 Python 代码
昨天DMLC发布了MXNet http://t.cn/RyCsrir 。除了源代码之外，还值得一看的是里面一些对于深度学习工程的design note，如http://t.cn/RyNlPaO 深度学习的编程模型比较。抛开工程实现的好坏的因素，讨论了Theano和Torch等工具在本质上面有什么区别，接口的灵活性和优化的可能性有什么关系。
phunter_lau 网页链接 转发于2015-09-30 13:43回复 @antinucleon “转发微博”
对的，这个note对比了市场上各常见模型，深度讨论了设计上的思路，值得认真研读学习（快去加个star加个fork表达一下心意吧
http://tp4.sinaimg.cn/2089800791/50/5622087388/1 GK同人于野 网页链接 2015-09-30 12:08
应用 自然语言处理 行业动态 华生 机器人
最近腾讯财经出了一篇机器人写的报道，这件事的背景是，现在在英文世界机器人写作已经非常到了非常实用的程度，甚至可以比人写得更好。在马上到来的人工智能时代，我们通过知识获得报酬的方法将会与现在很不一样……人能怎么办呢？我在南方都市报发表了文章《你比机器人强在哪？》 http://t.cn/Rypymks
GK同人于野 网页链接 转发于2015-09-30 12:38回复 @康华岳 “Mark. 做菜和暴力破解似乎都输入...”
回复@康华岳:华生已经在“研发”新菜谱 - 但这个区别在于华生可以计算它发明的每道菜的营养价值，而不能判断这道菜是否好吃！- 从这个角度也可以说是吃菜的人在创新:) 人类厨师可以靠直觉做点判断。
GK同人于野 网页链接 转发于2015-09-30 12:42
健身教练、医生、法律和金融咨询师等等这些职业很快就会有非常廉价而且更专业的人工智能替代。但是能对你产生性吸引力的健身教练、关键时刻拍着你的肩膀告诉你有我在没问题的医生，让你感觉生死与共的律师，目前是机器人所无法替代的。所以这篇文章没提到的另一个人的特殊技能是感情。
GK同人于野 网页链接 转发于2015-09-30 12:48
计算机时代、互联网时代、手机时代之后，未来十年，将开启人工智能时代，或者至少是初级阶段：认知计算时代。华生一旦普及，职场将天翻地覆。
GK同人于野 网页链接 转发于2015-09-30 13:02
回复@康华岳:我又想到一点。机器人的穷举法可能会受到一个工程师划定的范围的限制 - 机器人可能尝试搭配所有已知调料，而只有人，才能想到去搭配一曲音乐，或者搭配一名裸女，作为“菜”的一部分，这种跳出圈外的思维。
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-09-30 17:52
不信机器人写作能在填空之外的领域成功。目前看也就财经，体育的一些快报，其他的地方说能替代人还很遥远
王晔Ken 网页链接 转发于2015-09-30 19:20
诗歌已经可以自动生成了，机器写的论文也骗过了不少审稿人，今后官方文件、报告、讲话、社论啥的都可以机器生成，最多人工修改润色一下即可。有规律、格式、样本的写作都可以照此办理[偷笑]
http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2015-09-30 11:45
算法 自然语言处理 Chris Re Christopher Re
2015年麦克阿瑟天才奖揭晓：计算机领域唯一获奖的是斯坦福大学大数据处理方向的Christopher Ré助理教授。Chris Re是DeepDive项目的负责人，是著名的异步随机梯度下降论文Hogwild!的作者，快速马尔科夫逻辑网络包Tuffy也出自其门下。 http://t.cn/RypLXio
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李振AI_Geo 网页链接 转发于2015-09-30 14:49
机器学习的平台化趋势很明显，这将促进多学科融合，或者说对世界的“建模”(抽象能力)的发展，往后谁先占坑，谁是赢家，而不再是单纯的核心技术统治天下@张栋_机器学习: Chris Re 领导开发的 DeepDive：让工程师能专注在特征设计，而不必精通机器学习算法，就能设计出强大的系统
http://tp2.sinaimg.cn/1822644165/50/5721134806/1 谢澎涛CMU 网页链接 2015-09-30 11:06
资源 PDF Yee Whye Teh 课程 统计
贝叶斯非参是机器学习中的一大块重要内容，最有名的教材应该是Ghosh和Ramamoorthi的Bayesian Nonparamnetrics 。但此书偏理论，需要对基于测度的概率论有深入的掌握，很不适合入门。贝叶斯非参最经典的process应属Dirichlet Process. Yee Whye Teh 教授有一个非常清晰易懂的教程 http://t.cn/RypAPBy
http://tp1.sinaimg.cn/1400137240/50/5719414285/1 崔启亮-北京ISTQB 网页链接 2015-09-30 09:48
深度学习 自然语言处理 机器翻译 张家俊 宗成庆
【书摘：未来机器翻译技术热点】1）领域识别与自适应能力。2）语义统计机器翻译。3）篇章分析翻译模型。4）不规范文本的机器翻译技术。5）用户反馈的自学习翻译模型。6）语料资源匮乏的机器翻译。7）集体智慧的翻译资源获取。8）混合机器翻译方法。9）深度学习的机器翻译方法。
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翻译驴 网页链接 转发于2015-09-30 12:45
需要提及的是，本结论引用自《机器翻译研究进展与趋势》(张家俊@张家俊MT ，宗成庆)。
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-30 06:24
算法 资源 KNN 幻灯片 聚类
【幻灯:近似最近邻与向量模型】《Approximate nearest neighbor methods and vector models – NYC ML meetup》by Erik(Author of Annoy) http://t.cn/RyNBSN9 云:http://t.cn/RyNBSNK 参阅Annoy:http://weibo.com/1402400261/CBOtCoF5E
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-09-30 06:00
会议活动 深度学习 视觉 语音 自然语言处理 EMNLP 行业动态 会议 简报 徐伟
第376期机器学习日报(2015-09-29)http://t.cn/RyN1Tgw 1) DMLC最新机器学习项目: MXNet 2) Nuance文章: DNN的隐喻分析 3) EMNLP 2015总结 4) 大规模名人人脸标注数据集: CelebA 5) 百度徐伟: 视觉、语言以及人工智能展望 完整版19条 http://t.cn/RyN1TgZ
http://ww3.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1ewk20eq4kij30hq0buwfi.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-09-30 05:57
视觉 Python 行业动态
第188期计算机视觉日报(2015-09-29) 1) 揭秘百度“脸优”黑科技 2) 大规模名人人脸标注数据集: CelebA 3) 《Python-OpenCV 处理视频》系列 4) 计算机视觉数据集 完整版10条 http://t.cn/RyN1O4Y
http://ww4.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1ewk1w53ibdj30ck08jdha.jpg
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