机器学习日报 2015-11-21 深度学习入门资源索引；支持向量机详；图片描述自动生成NeuralTalk2
机器学习日报 2015-11-21[*]深度学习入门资源索引 @xccds
[*]支持向量机详解 @hankcs
[*]CMU Eric Xing在ACML 2015的keynote报告 @南大周志华
[*]基于卷积K均值聚类算法的CNN无监督学习 @爱可可-爱生活
[*]高效的图片描述自动生成NeuralTalk2 @爱可可-爱生活
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http://tp4.sinaimg.cn/1400524015/50/5623161542/1 xccds 网页链接 2015-11-21 17:16
经验总结 入门 深度学习 博客
http://t.cn/RUu00h8 深度学习入门资源索引
http://tp2.sinaimg.cn/1824228933/50/40038626872/1 hankcs 网页链接 2015-11-21 15:42
算法 资 源 Python SVM 书籍 统计
【支持向量机】 本文是《统计学习方法》第七章《支持向量机》的笔记，附带了少量注解和背景知识的补充；后半部分将《机器学习实战》支持向量机的Python代码加以整理注释，与公式放到一起形成对照，辅助理解。私以为，没有泛函分析基础的人是无法深刻理解支持向量机的，… http://t.cn/RUuCwIq
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http://tp4.sinaimg.cn/3121700831/50/5680619960/1 南大周志华 网页链接 2015-11-21 10:06
Eric Xing
CMU的Eric Xing教授在ACML 2015的keynote报告中分享了关于大规模机器学习系统的心得。几个重要看法: ML程序的“正确性"与传统程序不同，因为ML不需要“步步正确"；system研究者往往认为数据与模型是一回事，而ML研究者不这样认为；对大规模分布式学习系统，通讯的内容和方式很重要，应考虑ML结构
http://ww4.sinaimg.cn/large/ba115fdfjw1ey8daid822j218g0xcn3y.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-21 09:49
深度学习 算法 Eugenio Culurciello 聚类 论文
【论文:基于卷积K均值聚类算法的CNN无监督学习】《Convolutional Clustering for Unsupervised Learning》Aysegul Dundar, Jonghoon Jin, Eugenio Culurciello (2015) http://t.cn/RUuVjvQ
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1ey8cuo7b4lj20f507fwgs.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-21 05:42
深度学习 视觉 算法 代码 教育网站 神经网络
【开源(Torch):高效的图片描述自动生成NeuralTalk2】"Recurrent Neural Network captions your images. Now much faster and better than the original NeuralTalk" by Karpathy GitHub:http://t.cn/RUuGUzpDemo:http://t.cn/RUuGUz0 参阅:http://weibo.com/1402400261/C15KcD8kx
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1ey85nrurxgj205k04e3ym.jpg
最新动态
http://tp4.sinaimg.cn/3121700831/50/5680619960/1 南大周志华 网页链接 2015-11-21 17:04
深度学习 Ruslan Salakhutdinov 行业动态 金榕
ACML 2015 第一天的两个Invited Talk: 多伦多大学的 Ruslan Salakhutdinov 教授做了一个典型的深度学习报告；阿里巴巴的金榕教授介绍了如何通过引入对偶操作来改善随机投影的理论性质
http://ww4.sinaimg.cn/large/ba115fdfjw1ey8peupoukj218g0xcdlo.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/1703010470/50/5662258647/0 东南大学 网页链接 2015-11-21 13:34
算法 和万颖 教育网站 矩阵 神经网络
#SEU，新闻#我校数学系曹进德教授和万颖博士发表在NEURAL NETWORKS刊物上的论文“Matrix measure strategies for stability and synchronization of inertial|BAM neural network with time delays”入选了2014年度“中国百篇最具影响国际学术论文”。详情：http://t.cn/RUuaoqD
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http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2015-11-21 11:32
资源 自然语言处理 Jeff Bilmes 幻灯片 教育网站 课程
今天华盛顿大学教授Jeff Bilmes教授来CMU LTI介绍了他在Submodular理论及机器学习和自然语言处理上的一些工作。我不得不说，Jeff可能是我听过把Submodular理论讲的最清楚的人了。强烈推荐他去年华大的相关Submodular课程，包括幻灯片和在线视频：http://t.cn/RUuxm28
http://ww3.sinaimg.cn/large/62caff97gw1ey8fttnzgrj20b40b4jrq.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/2319864160/50/40009084795/1 浙江工业大学王万良 网页链接 2015-11-21 11:25
经验总结 资源 博客 书籍
发表了博文《《人工智能及其应用》第三版即将出版》人工智能是解决复杂工程问题的重要工具，是许多高新技术产品中的核心技术。读者通过学习本书，能够掌握人工智能的基本内容，了解人工智能研究的一些前沿内容，为进http://t.cn/RUuxK06
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-11-21 07:42
会议活动 深度学习 视觉 资源 ICDM 会议 简报 课程
第428期机器学习日报(2015-11-20)http://t.cn/RUuq32v 1) 建模时空信息的RNN 2) ICDM15专题教程 3) 深度学习如何入门？ 4) 基于积分图像max-pooling的CNN特定目标定位与检索 5) 基于生成式对抗网络(GAN)的猫脸生成 完整版23条 http://t.cn/RUuq32P
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-21 06:48
深度学习 算法 Emmanuel Bengio Joelle Pineau Python 代码 论文 强化学习 神经网络
【论文+代码(Theano):基于强化学习的神经网络Dropout优化条件计算condnet】《Conditional Computation in Neural Networks for faster models》Emmanuel Bengio, Pierre-Luc Bacon, Joelle Pineau, Doina Precup (2015) http://t.cn/RUuGQhP GitHub:http://t.cn/RUuGdzY
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-21 06:31
架构 深度学习 Ion Stoica Michael Jordan Robert Nishihara Spark 代码 论文
【论文+代码:基于Spark的深度网络训练SparkNet】《SparkNet: Training Deep Networks in Spark》Philipp Moritz, Robert Nishihara, Ion Stoica, Michael I. Jordan (2015) http://t.cn/RUuGltuGitHub:http://t.cn/RUuGTie
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1ey872xj0mbj20cx05cwey.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-21 05:14
深度学习 视觉 代码
【开源(Torch):基于生成式对抗网络(GAN)的天空图像生成】"This script generates new images of skies (including sunsets and sunrises) using the technique of generative adversarial networks (GAN)" GitHub:http://t.cn/RUubeJg
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