机器学习日报 2015-10-10 深度学习是否以蛮力取胜?；深度学习中的dropout；CMU机器学习视频...
机器学习日报 2015-10-10[*]深度学习是否以蛮力取胜? @爱可可-爱生活
[*]拓扑数据分析与机器学习的相互促进 @网路冷眼
[*]深度学习中的dropout @zyx_1991
[*]CMU机器学习视频和资料 @爱可可-爱生活
[*]基于非参数LDA的Econtalk主题分析实例 @爱可可-爱生活
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-10 05:43
经验总结 深度学习 Chase Lipton Vladimir Vapnik 博客
【深度学习是否以蛮力取胜?】《Does Deep Learning Come from the Devil?》by Zachary Chase Liptonhttp://t.cn/Ry8kw0P
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eyounx_俞扬 网页链接 转发于2015-10-10 11:19
“（译）Vapnik和Intrator教授说，婴儿的学习无需数以亿计的标记样本. 换句话说，从巨量标记数据中学习很有效，但如果仅依赖于此，会让我们蔽目于学习的本质原理. 也许今天这些算法从巨量数据中才能学到的，其实只需几百样本，如果真是如此，那我们是败给了在学习本质原理探索上的懒惰.” 赞同
孙明明_SmarterChina 网页链接 转发于2015-10-10 13:03回复 @爱可可-爱生活
与其说婴儿学习不需要海量标记样本，还不如说婴儿身处的环境反馈给婴儿这海量的标记样本。狼孩所处环境造就了完全不同的生物。
http://tp3.sinaimg.cn/1715118170/50/5653230631/1 网路冷眼 网页链接 2015-10-10 17:31
【拓扑数据分析与机器学习的相互促进】拓扑数据分析(TDA)和机器学习(ML)的区别与联系让不熟悉TDA的人扑朔迷离，本文通过两个定义解释了TDA和ML的不同，以及TDA和ML如何相互促进，为何会相互促进，并通过一个设备故障分析的案例(5000个样本，复杂度适中，48个连续特征)来进行证明 http://t.cn/RyR7uCm
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http://tp2.sinaimg.cn/2040583761/50/5683372053/1 zyx_1991 网页链接 2015-10-10 16:48
经验总结 深度学习 算法 博客 集成学习 神经网络
深度学习中的dropout，可以被认为是ensemble，也可以认为是data augmentation，写了一篇文章，深度阐述这两种观点。http://t.cn/RyRaG7v，@龙星镖局 @好东西传送门 大侠们求扩散。
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-10 13:01
资源 Tom Mitchell 教育网站 课程
【课程视频+资料:(CMU)机器学习(Tom Mitchell & Maria-Florina Balcan)】"Machine Learning 10-601, Spring 2015 Carnegie Mellon University" by Tom Mitchell and Maria-Florina Balcan http://t.cn/RyRVSw4云:http://t.cn/RyRVSw2
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-10 05:18
算法 Python Tim Hopper 代码 主题模型
【基于非参数LDA的Econtalk主题分析实例】《Nonparametric Latent Dirichlet Allocation - Analysis of the topics of Econtalk》by Tim Hopper http://t.cn/Ry8D6eJ GitHub:http://t.cn/Ry8D6ei 参阅:http://weibo.com/1402400261/CuddUmtaz
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最新动态
http://tp1.sinaimg.cn/2499646444/50/5631356687/1 THU-ZJ 网页链接 2015-10-10 22:56
CCF ADL第62期"大数据机器学习"开始报名（http://t.cn/RyQF6l0），多名重量级讲者将给大家带来精彩的报告，欢迎参加！@刘铁岩 @李武军nju
http://tp2.sinaimg.cn/1822644165/50/5721134806/1 谢澎涛CMU 网页链接 2015-10-10 22:28
资源 PDF 论文
Tensor Decomposition for Learning Latent Variable Models 依据矩估计这一古老方法，并结合”正交tensor分解可获得全局最优解"这一良好性质，可以求得某些隐变量模型参数的全局最优解。矩估计和tensor分解都是老方法，Anima等人巧妙地将它们结合了起来解决新问题。论文 http://t.cn/RyE7Q0h
http://tp3.sinaimg.cn/1286528122/50/40028223938/1 微软亚洲研究院 网页链接 2015-10-10 18:13
行业动态
【会学习的智能电池系统】电池容量问题在硬件上一直迟迟不见突破。微软研究院开发了一种用软件来延长续航时间的智能电池系统。这套系统会基于当前实际使用情况来分配所需的能源 ，并利用机器学习分析用户的使用习惯，定制个性化的电池服务，该系统未来应用空间广泛。详情&论文>>http://t.cn/RyRlKBj
http://ww3.sinaimg.cn/large/4caedc7agw1eww5oa4ojnj20id0zpdmo.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/3227020453/50/5656309782/1 自动化网官方微博 网页链接 2015-10-10 18:12
#人工智能#【研究表明：人工智能的智商已达4岁儿童水平】最近，一系列旨在测试一些世界上最好的人工智能(AI)系统和人类智商(IQ)之间的胜负关系的试验表明，人工智能的智力目前已经达到了 4 岁儿童的水平。来自美国伊利诺伊大学的研究小组完成了这项测试。http://t.cn/RyRvqbF
http://tp2.sinaimg.cn/1735559201/50/40080262730/1 GeekPark 网页链接 2015-10-10 17:10
李志飞
@Ticwatch CEO 李志飞从技术角度对人工智能和智能可穿戴设备的演讲，震慑了 Pioneer Summit 中国创新论坛的听众。李志飞说，到目前为止我们有 Ticwatch 手表和云搜索，这些对我们未来得 AI 设计和人工智能的技术的探索是很好的基础，未来的目标是要把 AI 技术进一步往前推。http://t.cn/RyRZXOt
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-10 13:36
深度学习 算法 Bai Jiang Charles Zheng Tung-Yu Wu 论文 神经网络 统计
【论文:基于DNN的近似贝叶斯计算(ABC)概括统计量学习】《Learning Summary Statistic for Approximate Bayesian Computation via Deep Neural Network》Bai Jiang, Tung-yu Wu, Charles Zheng, Wing H. Wong (2015) http://t.cn/RyRIOSG
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-10 12:10
深度学习 算法 应用 预测
【用Clarifai深度学习API/Google Prediction实现根据Spotify专辑封面判断音乐风格】《Identifying music genres form Spotify album covers using Clarifai’s deep learning API and Google Prediction》by Alexandre Passant @apassant/identifying-music-genres-form-spotify-album-covers-using-clarifai-s-deep-learning-api-and-google-61d40799fb87">http://t.cn/RyR5Mmo
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1ewvta7wukjj20hs0bdq6u.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/5107853462/50/5694335726/0 全国社会媒体处理大会 网页链接 2015-10-10 11:34
会议活动 会议 教育网站 张华平
全国社会媒体处理大会SMP 2015将于11月16-17日在广州举行，特邀嘉宾，http://t.cn/RAxuT8I，社会学者，http://t.cn/RAxuT8I，届时大伽云集，11月份我们一起相约广州吧，报名地址http://t.cn/RyRGbq8，资助报名地址@ICTCLAS">http://t.cn/RyRGbqQ张华平博士 @刘挺 @段郎说事 @芬大哈 @梁斌penny
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梁斌penny 网页链接 转发于2015-10-10 11:53
我作为北京八友科技的厂领导也将参加。。现场向各位老师同学学习高科技。广州见，另外计划带几TB微博、微信语料分享给科研工作者们。
http://tp4.sinaimg.cn/1916226047/50/5736750657/1 蒋振超 网页链接 2015-10-10 09:58
经验总结 深度学习 算法 博客 神经网络
关于卷积神经网络的推导，一篇简明的博客：http://t.cn/RwRZg77
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http://tp3.sinaimg.cn/2640510102/50/40024857075/1 GPUS-雷帝 网页链接 2015-10-10 09:54
架构 深度学习 算法 自然语言处理 Hadoop
基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习- 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群， 他们在自己的服务器上开发了可扩展的机器学习算法，用于分类、排序和计算词向量。目前，Hadoop集群已成为Yahoo大规模机器学习的首选平台。 http://t.cn/RyRANzl
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http://tp1.sinaimg.cn/3122658072/50/5707184298/1 成华区学无涯书社 网页链接 2015-10-10 08:57
资源 书籍
每日新书：《线性代数（原书第9版）》本书结合大量应用和实例详细介绍线性代数的基本概念、基本定理与知识点，主要内容包括：矩阵与方程组、行列式、向量空间、线性变换、正交性、特征值和数值线性代数等。书中每一节后都配有练习题，并在每一章后提供了matlab练习题和测试题。
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-10-10 06:51
深度学习 算法 Alexander M. Assael Marc Peter Deisenroth Thomas B. Schon 论文 强化学习
【论文:基于深度动态模型的数据高效像素级闭环控制策略强化学习】《Data-Efficient Learning of Feedback Policies from Image Pixels using Deep Dynamical Models》John-Alexander M. Assael, Niklas Wahlström, Thomas B. Schön, Marc Peter Deisenroth (2015) http://t.cn/Ry8sUTx
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http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-10-10 05:08
深度学习 算法 语音 自然语言处理 Paul Dixon 简报 神经网络
第386期机器学习日报(2015-10-09)http://t.cn/Ry8DLQC 1) 李海峰开发的开源统计机器智能与学习引擎 2) Intel在Deep Learning优化上的一些工作 3) Facebook AI的文本理解/推理任务生成器bAbI tasks 4) 首个人工神经网络输入法 5) Paul Dixon汇总的NLP和语音工具列表 完整版25条 http://t.cn/Ry8DLQ9
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