机器学习日报 2015-11-12 LSTM/RNN视频自动描述框架;Emotion Recognition API;NIPS 2015会议日程
机器学习日报 2015-11-12[*]＂深度学习时代，NLP路在何方？＂研讨会 @刘洋THU
[*]NIPS 2015会议日程 @iB37
[*]微软公布Project Oxford下的Emotion Recognition API @Chris鼎
[*]LSTM/RNN视频自动描述框架 @爱可可-爱生活
[*]面向实际问题解决的深度学习简要指南 @爱可可-爱生活
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本期话题有：全部20 深度学习10 算法9 自然语言处理6 资源4 会议活动3 应用1 视觉1经验总结1
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http://tp2.sinaimg.cn/1684294021/50/22843434045/1 刘洋THU 网页版 2015-11-12 07:38
会议活动 深度学习 自然语言处理 CCL 会议 教育网站
#CCL 2015# 深度学习时代，NLP路在何方？六位来自学术界和工业界的专家将于11月14日晚在广州美丽的白云山下展开深入探讨，欢迎大家参加。详细信息见：http://t.cn/RUWMk8s
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http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页版 2015-11-12 14:58
会议活动 深度学习 算法 资源 NIPS 行业动态 会议 课程 神经网络
#NIPS15论文调度#7号六个tutorial(深度学习,训练神经网络的大系统,高性能硬件),晚上是开幕和颁奖. 8~10是主会,六个invited(Posner讲习:概率机器学习,有智能老师的学习; Breiman讲习:lasso等的后选择推理),三个symposium(深度学习,脑心机). 11和12是三十八个ws. 分oral,spotlight等http://t.cn/RUWRPjq
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马超Terminal 网页版 转发于2015-11-12 22:12
届时会给大家展示我们的Brook系统，一个跨编程语言，跨平台，并且高效可扩展的大规模分布式机器学习系统，欢迎来交流！
http://tp4.sinaimg.cn/1912706267/50/5719438245/1 Chris鼎 网页版 2015-11-12 11:06
算法 资源 自然语言处理 PDF 情感分析
微软今天公布了Project Oxford下的Emotion Recognition API: http://t.cn/RUWCSCG，今年夏天我在MSR的实习工作为API贡献了部分算法。此外我们的工作还获得了今年EmotiW-SFEW Challenge的第二名（跟第一仅相差0.3%），论文发表在ACM-ICMI15：http://t.cn/RUWCCt4。附张老婆跟开复在CMU合影的测试结果。
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-11-12 07:32
深度学习 Python 代码 论文
【论文+代码(Python/Caffe):LSTM/RNN视频自动描述框架】《Sequence to Sequence — Video to Text》S Venugopalan, M Rohrbach, J Donahue, R Mooney, T Darrell, K Saenko (2015)http://t.cn/RUWMQxz project:http://t.cn/RUWMQx7 GitHub:http://t.cn/RUWMQxy
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-11-12 05:54
深度学习
【面向实际问题解决的深度学习简要指南】《Deep learning: A brief guide for practical problem solvers》by SriSatish Ambati http://t.cn/RUWVJyC
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最新动态
2015-11-12 (15)
http://tp1.sinaimg.cn/3788464364/50/40081448094/1 码农周刊 网页版 2015-11-12 22:57
深度学习
如何评价 Tensorflow 和其它深度学习系统http://t.cn/RUpdqRw选自《头条精选》http://t.cn/RyDYyxR《码农周刊》官方客户端下载地址：http://t.cn/RA0H2i6
http://tp4.sinaimg.cn/1991303247/50/5662182521/1 老师木 网页版 2015-11-12 21:25
现在开源出来的lightlda 有个遗憾：不支持非对称先验超参数学习。内部版本是支持的，而且很多实验显示非对称先验很有用，学到的模型质量更好，模型体积更小，而且不增加训练代价。如果用户谁乐意加这个feature,我可以提供一定帮助。
http://icon.memect.com/http://segmentfault.com/a/1190000003984727 segmentfault:王下邀月熊_Chevalier 网页版 2015-11-12 20:27
Python
【TensorFlow实战之：Quick Start】Introduction QuickStart Installation 因为众所周知的原因，在国内搭建Tensorflow的环境又经历了一些波折。笔者习惯用Docker作为复杂依赖项目的开发环境，Google提供的安装方式有如下几个。 Binary Installation TensorFlow的Python的API是2.7，最简单的方式就是在MAC或者Unix上使… http://memect.co/1qVMdapFEoF
http://1.bp.blogspot.com/-vDKYuCD8Gyg/Vj0B3BEQfXI/AAAAAAAAAyA/9tWmYUOxo0g/s1600/cifar10_2.gif
http://tp1.sinaimg.cn/2397265244/50/22834730558/1 陈天奇怪 网页版 2015-11-12 17:20
深度学习
关于TF性能说两句，有人说TF很慢吃内存，原因很多。比如allocator没有换最好的，CUDNN版本不够高。Google的东西一向是边演化边成熟的，组里面的精力应该也在分布式上面比较多，估计没有细究这个问题。单卡计算速度和性能和现有工具持平基本是迟早的事情。
http://tp4.sinaimg.cn/1798777247/50/5662163423/1 CSDN 网页版 2015-11-12 15:06
视觉 自然语言处理
【教授机器视物和理解——Facebook人工智能研究进展】Facebook已建立了一套应用和服务体系，为用户之间相互交流和分享提供了广泛的方式。Facebook AI研究院在图像识别和自然语言理解等领域研究已久，本文主要宣布其目标检测、自然语言理解等方面里程碑式的研究成果。http://t.cn/RUW8RVZ
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-11-12 14:56
算法 自然语言处理 神经网络
【人工神经网络学习使用人类语言】《Artificial Neural Network Learns to Use Human Language》 http://t.cn/RUWNBcb 参阅(PLOS ONE)《A Cognitive Neural Architecture Able to Learn and Communicate through Natural Language》B Golosio, A Cangelosi… (2015)http://t.cn/RUW8dU7
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http://tp2.sinaimg.cn/1824228933/50/40038626872/1 hankcs 网页版 2015-11-12 14:25
算法 自然语言处理 Java 神经网络
【基于神经网络的高性能依存句法分析器】 本文剖析了一个基于神经网络分类模型和arc-standard转移动作的判决式汉语依存句法分析器，其Java实现由我移植自LTP的C++代码，并添加了详细的注释，将内部数据结构由哈希表替换为高速的DoubleArrayTrie，分词和词性标注替换为H… http://t.cn/RUWQG3c
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http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页版 2015-11-12 13:25
会议活动 深度学习 算法 ICLR NIPS SVM Vladimir Vapnik Yann Lecun 会议 活动
ICLR要求论文挂在arXiv,16年截止日期是本月19. ICLR由计算和生物学习协会CBLS自13年主办,之前办的是Snowbird学习研讨会(86年始),受邀参加;贝尔实验室系主任Jackel任主席(与Vapnik就CNN和SVM打过赌),后LeCun与Bengio任共同主席. 随着神经计算壮大,NIPS87应运而生,创始人JPL首席技术官Posner博士论文26页
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http://tp3.sinaimg.cn/1633615122/50/5715437678/1 马超Terminal 网页版 2015-11-12 12:34
算法 分布式学习
把计算抽象成 data-flow 真的有必要？就 machine learning 算法而言，感觉 parameter server ＋ Allreduce 两种抽象就基本可以覆盖大部分的算法的分布式执行，而且这样做可以尽可能的将计算和通信解耦合，便于跨平台和移植。然而 data-flow 本身所携带的 operator 恰好制约了算法的灵活性和可移植性。
http://tp1.sinaimg.cn/1557337604/50/5731260183/1 吴甘沙 网页版 2015-11-12 11:49
经验总结 算法 应用 博客 数据科学 预测
5个最好用的机器学习API http://t.cn/RUWpswg IBM Watson, Microsoft Azure Machine Learning API, Google Prediction API, Amazon Machine Learning API, BigML
http://tp3.sinaimg.cn/1691474322/50/1298723485/1 djvu9 网页版 2015-11-12 11:49
TensorFlow的速度不够快，不过不是什么问题。软件只要没有设计上的缺陷限制，效率优化只是时间的问题而已，特别有足够多注意力的时候根本就不是个事。Google的很多开源代码在实用性上是最高水平的。但很多时候这些代码是逐步改善然后碾压对手的。看到压路机的时候，不要光计较地上留了个小坑。
李沐M 网页版 转发于2015-11-12 13:33
对于TF的性能是百思不得其解。既然jeff讲google内部用上了TF，但不可能不被狂吐槽性能。TF paper有大量的篇幅讲如何调性能。而且TF作者个个都很牛，例如传言我大师兄 vijay是主力之一，老板dave也在里面打下手，这两人搞性能牛到不行。 所以感觉公布的只是一个早期的验证idea的demo实现
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页版 2015-11-12 07:51
深度学习 资源 自然语言处理 简报 课程 语言学 主题模型
第419期机器学习日报(2015-11-11)http://t.cn/RUWxKpf 1) 通过模拟理解概率主题模型 2) TensorFlow实例教程 3) DMLC实现移动设备上的深度学习 4) NLP-NABD 2015英文论文集 5) 第十四届全国计算语言学会议 完整版28条 http://t.cn/RUWxKpV
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-11-12 07:42
深度学习 算法 神经网络
【(CS231n)CNN指南】《Convolutional Neural Networks (CNNs/ConvNets)》from CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition http://t.cn/RyhpHjM
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-11-12 07:37
深度学习 资源 视频
【视频:(Two+ Minute Papers)五分钟的深度学习原理指南】《Two+ Minute Papers – How Does Deep Learning Work?》Youtube:http://t.cn/RUWMDRd 云:http://t.cn/RUWMDRg
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05gw1exxugy4580j20gr0bpabs.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页版 2015-11-12 06:53
算法 Fernando J. Von 论文 神经网络
【论文:基于Partitioning的神经网络训练加速】《Reducing the Training Time of Neural Networks by Partitioning》Conrado S. Miranda, Fernando J. Von Zuben (2015)http://t.cn/RUWI5CS
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