机器学习日报 2015-11-10 Google开源第二代机器学习系统TensorFlow;知识图谱的知识表现方法回...
机器学习日报 2015-11-10[*]Google开源第二代机器学习系统TensorFlow @爱可可-爱生活
[*]三星开源快速深度学习应用程序开发分布式平台Veles @网路冷眼
[*]知识图谱的知识表现方法回顾与展望 @西瓜大丸子汤
[*]微软亚洲研究院开源分布式机器学习工具包DMTK @微软亚洲研究院
[*]语义大数据——大数据/事件处理的语义方法 @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 2015-11-10 05:30
深度学习 代码 邢波
【开源:Google的深度学习库TensorFlow】"Open source software library for numerical computation using data flow graphs" http://t.cn/RUp4tgX GitHub:http://t.cn/RUpxSPw
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1exvfiqhmhxj20b4092q3g.jpg
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2015-11-10 05:36
Google官方介绍文章《TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone》http://t.cn/RUp9GtM pdf:http://t.cn/RUp9Gtc 云(视频):http://t.cn/RUp9GtV
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2015-11-10 05:38
Wired:《Google Just Open Sourced Tensorflow, Its Artificial Intelligence Engine》by Cade Metzhttp://t.cn/RUp9cXG
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2015-11-10 05:39
Hacker News讨论:http://t.cn/RUpbmaK
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2015-11-10 06:02
NYT:《Google Offers Free Software in Bid to Gain an Edge in Machine Learning》http://t.cn/RUpq0PZ
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2015-11-10 06:46
白皮书《TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》http://t.cn/RUpCED8
爱可可-爱生活 网页链接 转发于2015-11-10 14:25
分享 @新智元 的文章《Google第二代深度学习引擎TensorFlow开源（CMU邢波独家点评、白皮书全文、视频翻译）》http://t.cn/RUpsWD4
http://tp3.sinaimg.cn/1715118170/50/5653230631/1 网路冷眼 网页链接 2015-11-10 21:44
深度学习 代码 分布式学习
【Veles: Distributed platform for rapid deep learning application development 】http://t.cn/RU0QDIk Veles：三星开源的快速深度学习应用程序开发分布式平台。提的口号挺有意思：“You change parameters. Veles takes the rest.”。源代码GitHub托管地址：http://t.cn/RU0QDID ， 转需！
http://ww4.sinaimg.cn/large/663aa05ajw1exw7lu070zj21439renpe.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1932835417/50/5714878873/1 西瓜大丸子汤 网页链接 2015-11-10 13:19
会议活动 知识工程 资源 活动 知识库
《知识图谱的知识表现方法回顾与展望》第三届中文知识图谱研讨会上的发(tu)言(cao)。http://t.cn/RUpeO6c主要观点是分析了过去50年知识表示从弱语义到强语义，又从强语义回归弱语义。从工程上，从实践中总结优于自上而下的设计，简单优于强大，和现有系统兼容优于全新框架。
http://ww3.sinaimg.cn/large/7334ba59jw1exvt1bxo78j20hu0crq4v.jpg
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-11-10 16:15
自顶向下的设计，逻辑为先的思路，我是不赞成的。脱离现实追求大而全的体系，过去十几年都是失败的。学术界可以尝试，企业不能拿自己的钱开玩笑
白硕SH 网页链接 转发于2015-11-10 17:59
对于昊奋涉及“现实世界”的那个知识图谱定义提点小意见：虚拟世界就不能用知识图谱了？
昊奋 网页链接 转发于2015-11-10 18:03回复 @白硕SH “对于昊奋涉及“现实世界”的那个...”
@白硕SH 白老师说的对，这里无论Physical world还是virtual world，知识图谱都应该表示，就像我们真实世界，物流和虚拟世界无缝结合
http://tp3.sinaimg.cn/1286528122/50/40028223938/1 微软亚洲研究院 网页链接 2015-11-10 11:43
经验总结 博客
【#开源#：分布式机器学习工具包】面对超大规模数据，如何灵活稳定的训练大规模机器学习模型？微软亚洲研究院刚通过GitHub#开源#的分布式机器学习工具包(DMTK）就能解决这一难题。此外DMTK提供了丰富且易用的API接口，能充分降低分布式机器学习门槛哦，试试就知道！拿好不谢！>>http://t.cn/RUp3oNR
http://ww2.sinaimg.cn/large/4caedc7agw1exvqawy6ubj20rp0phn86.jpg
微软亚洲研究院 网页链接 转发于2015-11-10 11:45
当前版本的工具包包括三个部分：1．DMTK分布式机器学习框架（参数服务器+客户软件开发包SDK）；2．LightLDA（用于训练主题模型的高效算法）；3，分布式词向量。DMTK还将在未来的版本中提供更多的功能和算法，以促进业界在大规模机器学习方面的更多创新！GitHub链接：http://t.cn/RUp31hm
刘铁岩 网页链接 转发于2015-11-10 12:54
兑现早前在CNCC的AI论坛中、以及MLA报告中的承诺，我们正式开源DMTK、LightLDA、和分布式word embedding。我们坚信大规模机器学习的成功依赖于机器学习算法和分布系统的双重创新；这次开源只是一个开端，我们会把pipeline中大量最新研究成果逐步开放给学术界同仁，和大家一起推动这个重要方向的发展。
刘铁岩 网页链接 转发于2015-11-10 13:04
分布式机器学习和一般的分布式系统有很大差别，统计学习追求的是概率意思上的正确性，不要求系统级别的一致性，这为研究打开了方便之门，使我们和单一系统创新相比，可以用少几个数量级的资源，在更短的时间里训练出大N个数量级的模型。LightLDA是一个例子，希望大家一起努力做出更多此类高效算法！
刘铁岩 网页链接 转发于2015-11-10 13:07回复 @刘铁岩 “分布式机器学习和一般的分布式系...”
对此感兴趣的同学请参见我在MLA上的特邀报告：http://t.cn/RUCegoe
刘铁岩 网页链接 转发于2015-11-10 13:15
如何构建大规模机器学习平台一直是个争论的焦点，仁者见仁、智者见智。很多系统方面的学者希望自底向上，构建简单、通用的平台解决各种不同的学习问题；作为机器学习学者，我们则更倾向于自顶向下的设计思路，针对机器学习任务，设计效率最高的算法实现，并对其进行高效并行。
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-10 06:44
资源 课程 视频
【教程:语义大数据——大数据/事件处理的语义方法】《Semantics Approach to Big Data and Event Processing》 http://t.cn/RUpNwnK YouTube:http://t.cn/RUpNwno
最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-10 21:23
算法 资 源 PDF 统计
【论文:贝叶斯推理+词嵌入统一翻译模型】《Unifying Bayesian Inference and Vector Space Models for Improved Decipherment》Q Dou, A Vaswani, K Knight, C Dyer (2015) http://t.cn/RU0QAAK
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1exw71ddtusj208a0bljrx.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1688587043/50/5724339270/1 崔康总编 网页链接 2015-11-10 19:00
经验总结 应用 博客 推荐系统
在微博中，用户通过关注来订阅内容，在这种场景下，推荐系统可以很好地和订阅分发体系融合，相互促进。微博两个核心基础点是用户关系构建和内容传播，微博推荐一直致力于优化这两点。这篇文章详细介绍了新浪微博推荐架构的演进过程。http://t.cn/RUXMT4b
http://ww1.sinaimg.cn/large/64a5cb23gw1exw2trj6zzj20ki0ewgpg.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/1704141184/50/40015959463/1 张包峰 网页链接 2015-11-10 17:25
深度学习 分 布式学习
TensorFlow的出现触动了我内心深处的一些想法，看到了许多已有的ml和dl的框架。近半年做的计算引擎，从构思上想支持streaming, iterative, graph, OLAP等场景，并在某些场景有较大的优势和特点。国庆看了DistBelief后也在思考如何可以在ml上也做出特色。可能parameter server和online learning值得一试
http://tp1.sinaimg.cn/1240281152/50/5609223605/1 路遥_机器学习 网页链接 2015-11-10 17:00
Andrew Ng
个人严重不看好Andrew Ng的观点：AI（火箭）=大数据（燃料）+大机器（引擎）。做研究的话，这是最不动脑的做法。引用Rework中的一句话，”They try to make up for intellectual laziness with brute force. This results in inelegant solutions。"（我对Andrew Ng本人十分尊敬，这里对事不对人。）
http://tp4.sinaimg.cn/1770891687/50/40086373345/1 phunter_lau 网页链接 2015-11-10 15:48
深度学习 GPU 代码
戴珍珠耳环的泥巴，莫奈的泥巴，埃舍尔的泥巴，尖叫的泥巴，毕加索的泥巴和梵高的泥巴。深度学习艺术猫@POGOGO-NIBABA 虽然只有GTX 960，但是跑起来还是很快的，几分钟一张图，差不多800步左右就学的有木有样。源代码在 http://t.cn/RywXKtq 可以自己跑起来玩。看来下一步得是实现个mxnet的版本。
http://ww3.sinaimg.cn/large/698da9a7gw1exvx9z282bj20ao0e80uo.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1798777247/50/5662163423/1 CSDN 网页链接 2015-11-10 13:47
算法 数据科学
【张夏天：10亿级样本、百万维度下10分钟训练完LR算法】CSDN年度技术盛宴“SDCC 2015中国软件开发者嘉年华”将于2015年11月19-21日在北京召开。本期我们采访的讲师是TalkingData首席数据科学家张夏天，对大数据环境下的机器学习，数据挖掘有深入的研究和实践经验。 http://t.cn/RUNnNUb
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http://tp1.sinaimg.cn/3869471660/50/40039734242/1 玻森数据 网页链接 2015-11-10 10:51
自然语言处理
在逐渐步入Data Technology时代的今天，自然语义分析技术越发不可或缺。对于中文来说，并没有类似英文空格的边界标志。为了进行测试，我们调研了11款网上常见的并公开提供服务的分词系统。为大家分析目前常见的开放分词引擎到底性能如何[疑问]详情戳大图[来]欢迎访问我们的官网：http://t.cn/8sdUlJ8
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http://tp3.sinaimg.cn/5648620342/50/5731472374/1 闫安Jon 网页链接 2015-11-10 10:37
深度学习 视觉 自然语言处理 论文
Generating Images from Captions with Attention http://t.cn/RUpExke 用双向RNN表示自然语言描述，结合注意机制扩展DeepMind的DRAW http://t.cn/RUpExkk 网络，经过Facebook的对抗网络金字塔http://t.cn/R2uy6oE 改善，生成语言描述对应的图像！
http://ww2.sinaimg.cn/large/006ah2bIjw1exvodr2u13j30pz07a75h.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5732513852/50/5740370171/0 JIST2015 网页链接 2015-11-10 10:08
知识工程 知识库
#JIST2015# 第五届语义技术联合国际学术会议（JIST2015）就要开始注册啦～～现场针对知识图谱与会者有早起八折优惠，对只参与12号产学研工业论坛，我们推出了早期五折的优惠，亲们，赶快参加吧http://memect.com/sendy/t/Ctu5z9YhM1jPBRg7VYNJbA/hXHC763WzH0LzxoQvKW8xAFQ
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