机器学习日报 2015-11-25 利用Theano理解深度学习；世界上的1600+开放数据门户；27款词性标...
机器学习日报 2015-11-25[*]阿兰图灵研究所办的deep learning workshop @zwner
[*]世界上的1600+开放数据门户的列表汇总 @王威廉
[*]利用Theano理解深度学习 @赵_志_勇
[*]27款词性标注模型比较 @AixinSG
[*]基于抽象视觉场景学习的可视化词嵌入vis-w2v @爱可可-爱生活
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邮件版包括20条，本期的Web版有完整内容28条
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http://tp3.sinaimg.cn/1735865350/50/1301056723/1 zwner 网页链接 2015-11-25 18:28
深度学习 算法 分布式学习 神经网络 统计
在爱丁大学堡参加阿兰图灵研究所办的deep learning workshop http://t.cn/RUSO3ZK 在腐国这片贝叶斯派的土地上，人们试图用贝叶斯观点解释并实现深度学习。例如用variational approximation解释dropout，从parameter server扩展出了posterior server... http://t.cn/R2WJqv6
http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2015-11-25 14:52
资源 数据
#OpenData# 世界上的1600+开放数据门户的列表汇总。http://t.cn/RUBa6e9 试了一下，确实能找到各个国家各种稀奇古怪的数据集的下载地址。
http://ww4.sinaimg.cn/large/62caff97gw1eyd81ieenjj20qo0dy0w0.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1976442307/50/5684064176/1 赵_志_勇 网页链接 2015-11-25 10:08
经验总结 深度学习 算法 Python 博客 回归 神经网络
利用Theano理解深度学习已经完成了Logistic Regression，Multilayer Perceptron和Convolutional Neural Networks，并将笔记更新到博客http://t.cn/Ry89Crb，http://t.cn/RymMzlS， http://t.cn/RUB56ZZ
http://ww3.sinaimg.cn/large/75ce1dc3jw1eyczvrnrq6j20rm0esdi9.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/1025887594/50/5737201319/1 AixinSG 网页链接 2015-11-25 06:15
资源 PDF
A Comparative Evaluation of PoS Tagging Models. "We perform a comparison of 27 PoS tagger models ..... Surprisingly, a manually created rule-based model outperforms all learned models with respect to accuracy and speed.... http://t.cn/RUBLbRE
http://ww1.sinaimg.cn/large/3d25cd6agw1eyct5jcr54j20rr0n8jym.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-25 06:10
视觉 自然语言处理 可视化 论文
【论文+代码(Coming Soon):基于抽象视觉场景学习的可视化词嵌入vis-w2v】《Visual Word2Vec (vis-w2v): Learning Visually Grounded Word Embeddings Using Abstract Scenes》S Kottur, R Vedantam, J M. F. Moura, D Parikh (2015) http://t.cn/RUBLAE5 Author page:http://t.cn/RUBLAoc
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最新动态
http://tp1.sinaimg.cn/1160137212/50/5739013044/1 荆榆 网页链接 2015-11-25 22:35
算法 资源 Hugo Larochelle 课程 神经网络
#bilibili#Hugo Larochelle 教授的神经网络课程 , 去年就有人在优酷上分享了, 不过优酷那广告实在是 sigh. 因此从 youtube 上重新下载上传了一份到 B 站. http://t.cn/RUBnTAP
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http://tp4.sinaimg.cn/1734252803/50/5658041589/1 MATLAB 网页链接 2015-11-25 18:08
算法 聚类 可视化
#MATLAB小课堂# 聚类分析：用于在数据中寻找和可视化自然分组与模式的机器学习方法http://t.cn/RUBO6Gk
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http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页链接 2015-11-25 17:08
应用 社交网络
将社交网络中的用户聚类成社区对于市场分析和广告都有实践价值. 除考虑社会网络的结构, 还有用户与被划分到的类之间的相似性; 优化目标就有两重. Real-Time Multi-Criteria Social Graph Partitioning:A Game Theoretic Approach 举例:位置感知的活动推荐http://t.cn/R2QBCrZ
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http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页链接 2015-11-25 16:13
Alan Kay
#Alan Kay# 面向对象编程语言(Smalltalk)和个人计算获图灵奖, 首个实用的联网个人计算机获工程领域的诺贝尔奖Draper Prize, 四年一届的京都奖. 脍炙人口的名言录: 1)The best way to predict the future is to invent it 2)Simple things should be simple, complex things should be possible.
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http://tp1.sinaimg.cn/5501429448/50/5717596146/1 视觉机器人 网页链接 2015-11-25 14:59
视觉 应用 资源 行业动态 机器人 书籍 智能汽车
2015-11-24 简讯：计算机到底是怎么识别人脸的；涉足计算机视觉领域要知道的；鸽子用于分析医学图像；3d打印艺术；无人机「闷声发大财」的公司；无人驾驶汽车的调查；谷歌自动驾驶汽车是如何诞生的；国外神乎其技的机械舞表演；机器人是下一个爆点；OpenCV参考手册之Mat类 http://t.cn/RUBalCy [嘻嘻]
http://tp3.sinaimg.cn/5648620342/50/5731472374/1 闫安Jon 网页链接 2015-11-25 14:17
深度学习 算法 论文 强化学习
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning http://t.cn/RUB6kc3 把Q函数分解成值函数与优势函数，分别用深层网络估计，打游戏的效果比DQN或者双重DQN更好。直观上说，值函数不用学习每个动作对游戏的影响，在不需操作的游戏状态下非常有用 - DeepMind
http://ww3.sinaimg.cn/large/006ah2bIjw1eyd70nf5uzj307308oaa1.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1932835417/50/5714878873/1 西瓜大丸子汤 网页链接 2015-11-25 13:49
算法 神经网络
人工智能AI这个词本身的外延就是不断变化的。80年代前的很长时间里，AI和神经网络是对立的，提到AI大家首先想到的就是逻辑的方法。同样，在很长的时间里机器学习和神经网络也是对立的，但现在机器学习包含神经网络，人工智能包含机器学习。
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-11-25 13:52
2005年前后描述逻辑大行其道的时候，人们对它也寄予了不应有的厚望。有人就问我：描述逻辑是不是就可以解决图灵机不能解决的问题？现在深度学习也被寄予了这样的厚望。历史上，所有这些hype都在十年内破灭了
http://tp2.sinaimg.cn/2630618281/50/5742107702/1 人民邮电出版社-信息技术分社 网页链接 2015-11-25 11:05
算法 自然语言处理
【干货分享：海量数据处理】处理海量数据问题有很多种方法，本文介绍10种典型方法：散列分治、多层划分、MapReduce、外排序、位图、布隆过滤器、Trie树、数据库、倒排索引和simhash算法。http://t.cn/RUBqrRp
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异步社区郭志敏 网页链接 转发于2015-11-25 12:55
本篇干货摘自@研究者July 的新书《编程之法》第六章 ，没看够的话，文末有购买链接。
http://tp4.sinaimg.cn/2618378195/50/5679237519/1 Wilson_NJUer 网页链接 2015-11-25 10:50
会议活动 视觉 资源 ICCV 会议 视频
#ICCV 2015 Video Spotlights# 2015年国际计算机视觉大会工作概览（要翻墙哒）：http://t.cn/RUBcth9
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http://tp3.sinaimg.cn/1824200194/50/40019409531/0 猪乌鸦 网页链接 2015-11-25 10:24
深度学习 视觉 GPU
《用MXnet实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别》 http://t.cn/RUByCgW@phunter_lau
phunter_lau 网页链接 转发于2015-11-25 13:08
这是在infoq上一个授权转载备份，为了适应我国复杂多变的网络情况，以后的系列mxnet教程也会在以下多处备份 farbox http://t.cn/RUmz2mX 52cs.org http://t.cn/RUmYH7N 墙外备份 http://t.cn/RUm7Zpb
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-25 09:28
深度学习 算法 应用 论文 神经网络 推荐系统
【论文:RNN会话推荐算法】《Session-based Recommendations with Recurrent Neural Networks》B Hidasi, A Karatzoglou, L Baltrunas, D Tikk (2015) http://t.cn/RUBGHtW
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-25 09:24
深度学习 算法 自然语言处理 论文 神经网络
【论文:超大词表RNN语言模型(RNNLMs)高性能近似算法BlackOut】《BlackOut: Speeding up Recurrent Neural Network Language Models With Very Large Vocabularies》S Ji, S. V. N. Vishwanathan, N Satish, M J. Anderson, P Dubey (2015) http://t.cn/RUBGNzu
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-25 09:18
深度学习 算法 论文 神经网络
【论文:CNN目标需求(Top-down)生成器学习】《What Happened to My Dog in That Network: Unraveling Top-down Generators in Convolutional Neural Networks》P W. Gallagher, S Tang, Z Tu (2015) http://t.cn/RUBG7V0
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1eycyb1zisnj20f107ojt5.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5220650532/50/5701668539/1 好东西传送门 网页链接 2015-11-25 06:08
入门 深度学习 视觉 算法 资源 简报 强化学习
第432期机器学习日报(2015-11-24)http://t.cn/RUBLwmP 1) Awesome机器学习列表 2) 深度流形遍历——基于卷积特征的可变标签 3) 强化学习资源汇集 4) CUHK发布的最新人脸检测数据库 5) 深度学习在各数据集上精度提升情况汇总 完整版27条 http://t.cn/RUBLwmv
http://ww3.sinaimg.cn/large/005HjjGQgw1eycsyrl5y9j30fe09c41m.jpg
http://icon.memect.com/http://segmentfault.com/a/1190000004040097 segmentfault:王下邀月熊_Chevalier 网页链接 2015-11-25 04:06
数据科学
【TensorFlow实战之Scikit Flow系列指导：Part 1】原文地址： Google最近开源了机器学习框架TensorFlow，在很短的时间内就在Github上获得了超过的10K的赞，并且在AI研究者之间引发了很大的反响。 Why do I care? 在了解TensorFlow之前，我们首先要搞明白一个问题。作为一个专业的数据科学家，为什么在有了大量现存的数据科学或者机器学习的工具(譬如R,SciKit ... http://memect.co/7lVluKVG9kM
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