机器学习日报 2016-01-19 全球人工智能技术趋势讨论；给深度神经网络相关炒作泼盆冷水
机器学习日报 2016-01-19[*]推荐:(科技领域)学术会议征文信息Wiki——WikiCFP @爱可可-爱生活
[*]论文:集合seq2seq学习顺序重要性研究 @爱可可-爱生活
[*]全球人工智能技术趋势讨论（by诺奖得主、凯文凯利等） @新智元
[*]热点聚焦：自然语言处理深度学习中的Attention Model @人工智能与深度学习
[*] 给深度神经网络相关炒作泼盆冷水 @爱可可-爱生活
@好东西传送门 出品, 过往目录 见http://ml.memect.com
订阅：给 hao@memect.com 发封空信， 标题: 订阅机器学习日报
邮件版包括20条，本期的Web版有完整内容28条
用日报搜索找到以前分享的内容： http://ml.memect.com/search/今日焦点 (5)
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-01-19 19:02
算法 自然语言处理 神经网络 数据科学
【推荐:(科技领域)学术会议征文信息Wiki——WikiCFP】"a semantic wiki for Calls For Papers in science and technology fields" http://t.cn/auEdvz Machine Learning:http://t.cn/R4QydzU Neural Networks:http://t.cn/R4Qyr0jData Mining:http://t.cn/zjDHNHa NLP:http://t.cn/hBfpx6 ...
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-01-19 21:19
论文
【论文:集合seq2seq学习顺序重要性研究】《Order Matters: Sequence to sequence for sets》O Vinyals, S Bengio, M Kudlur (2015) http://t.cn/R4QcgxI
http://ww4.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f054cj5dc7j207l05daa9.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/5703921756/50/5738475474/1 新智元 网页链接 2016-01-19 10:19
公告板 应用 John C. Mather Kevin Kelly Rodney A. Brooks Steve Omohundro 机器人
【十大顶级专家】全球人工智能技术趋势（诺奖得主、凯文凯利等）：2015年有什么大新闻？新闻背后折射出什么样的趋势？诺奖得主John C. Mather、MIT名誉机器人学教授Rodney A. Brooks、未来学家Kevin Kelly等人，纷纷不约而同地将目光投向人工智能领域。http://t.cn/R4HTjcM
自动化网官方微博 网页链接 转发于2016-01-19 12:18回复 @杨静Lillian
Steve Omohundro ,自我意识系统（Self-Aware Systems）科学家，伊利诺伊大学香槟分校计算机科学教授，复杂系统研究中心（Center for Complex Systems）联合创始人，专注于自然智能和人工智能。[威武] 自家人？[偷笑] @自动化学院派
http://tp2.sinaimg.cn/1113268781/50/5743738916/1 人工智能与深度学习 网页链接 2016-01-19 09:59
深度学习 自然语言处理
#深度学习# 自然语言处理中的Attention Model：是什么及为什么 http://t.cn/R4HYyaC AM模型应该说是过去一年来NLP领域中的重要进展之一，在很多场景被证明有效。其实AM的基本思想是相当直观简洁的。在你读完这篇文章及其后续文章后，一定可以透彻了解AM到底是什么，以及轻易看懂复杂的数学公式。
http://ww1.sinaimg.cn/large/425b222djw1f04kpsd7prj20jg0aqgmm.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-01-19 05:57
深度学习 算法 Michael Byrne 神经网络
【给深度神经网络相关炒作泼盆冷水】《Busting the Hype Behind Deep Neural Networks | Motherboard》by Michael Byrne http://t.cn/R4H9G0x
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f04dqds8x5j20zk0k0473.jpg
最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-01-19 21:49
算法 自然语言处理 Kaggle Python 主题模型
24小时分享排行：1、【Kaggle's Walmart Recruiting竞赛方案分享】2、【Python统计分析工具介绍】3、【基于概率图模型的欺诈检测】4、【循序渐进Python数据分析】5、【幻灯:word2vec,LDA与lda2vec】……http://t.cn/R4QMCVp
http://tp2.sinaimg.cn/3183064657/50/22833795065/1 算法组 网页链接 2016-01-19 21:21
深度学习 GPU 行业动态
TensorFlow：最棒的深度学习加速器。11月9日，谷歌宣布TensorFlow开源，这是一个在GPU上进行快速梯度式机器学习的巨大数据库。人工智能领域最新的发展也让这个网站散发出神奇的魅力。 http://t.cn/R4Hm1G8
http://tp4.sinaimg.cn/3847741679/50/5710230990/1 数盟社区 网页链接 2016-01-19 21:05
深度学习 自然语言处理
【应用于深度学习和自然语言处理的注意机制和记忆模型】http://t.cn/R4Y5quA
http://ww3.sinaimg.cn/large/e557e0efjw1f053ywgk1mj208w050aa4.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/3227020453/50/5656309782/1 自动化网官方微博 网页链接 2016-01-19 17:23
会议活动 活动
【《人工智能学家》召开2016世界人工智能智商测试启动工作会】日前，《人工智能学家》研究团队正式启动2016年世界#人工智能#系统智商测试工作，测试结果将在2016年3月逐步对外公布。期间《人工智能学家》将组织多场研讨会对人工智能智商测试问题和人工智能未来发展方向进行探讨。http://t.cn/R4QZxT9
http://ww3.sinaimg.cn/large/c0586ca5jw1f04xj6q4f1j20dw0afjru.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/2311005302/50/5670138351/1 GPU计算 网页链接 2016-01-19 15:22
深度学习 GPU 黄仁勋
满满都是干货，看看黄仁勋在纽约大学“人工智能的未来” 座谈会上都讲了什么！他说，深度学习是一种全新的软件模式，这一领域的突破引发了人工智能的革命，而利用GPU加速人工智能则是一种新型计算模式！点击长微博或戳链接：http://t.cn/R4HF91u 详细阅读。
http://ww2.sinaimg.cn/large/89bf2476jw1f04tzfti2tj20kuawtu0y.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1735559201/50/5747634017/1 GeekPark 网页链接 2016-01-19 15:11
应用 机器人
#GIF2016# 京东个用了 JIMI 机器人，通过人工智能，部分商品回答满意度已经超过人工客服。机器人对每个产品功能的了解绝对是超过客服的，机器人可以在最短的时间里面根据用户的习性给出最精准的回答。这一点，为京东节约的成本大概是 15000 台 iPhone6。 阅读原文：http://t.cn/R4YWsWa
http://tp2.sinaimg.cn/1699016425/50/5697427963/1 KissDev 网页链接 2016-01-19 14:19
深度学习 行业动态
看来基于#深度学习#的色情图片识别技术已经完全商业化了，继图普科技、腾讯之后，阿里云也提供了识别服务，号称准确率都超过99%。
http://ww3.sinaimg.cn/large/6544eee9jw1f04s825xe3j211g0v6qb6.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1449482283/50/5630314085/1 老齐Py 网页链接 2016-01-19 13:40
深度学习 应用 机器人
[译] TensorFlow：最棒的深度学习加速器 http://t.cn/R4HBVRW 分享自 头条机器人 创建的《机器之心》http://t.cn/R4IPf0I （想看更多？下载@开发者头条 App：http://t.cn/R4UtLSm ）
http://ww2.sinaimg.cn/large/5665582bjw1f04r36ixzdj20c83zr1kx.jpg
http://tp3.sinaimg.cn/2316531634/50/40029784010/1 立委_米拉 网页链接 2016-01-19 13:29
经验总结 自然语言处理 博客
科学网—《新智元：关于 NLP formalism》 @算文解字 @王伟DL @杨静Lillian @独孤虎-李利鹏 @白硕SH @周明1964 @西瓜大丸子汤 @zhazhaba @团成片的尼克 http://t.cn/R4HrwhC
http://tp1.sinaimg.cn/1746173800/50/5746256057/1 InfoQ 网页链接 2016-01-19 13:15
会议活动 应用 Daniela Rus 会议 机器人
【当我们谈机器人的时候，我们到底在谈什么？】1/15-1/17日在751北京时尚设计广场79罐举办了有胆、有趣的极客公园创新大会，本文就是根据大会上MIT计算机科学与人工智能实验室主任Daniela Rus的演讲内容整理而成。 http://t.cn/R4TRZLO
http://ww4.sinaimg.cn/large/68147f68gw1f042pwqx7vj206006haa2.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/3210949771/50/5736394582/1 EPS-FEI 网页链接 2016-01-19 10:45
语音 资源 Andrew Ng PDF 论文
Andrew Ng极具实用性的新作 Deep Speech 2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin。运用HPC将训练时间从数周缩短为数日。http://t.cn/R4UugPi
http://tp1.sinaimg.cn/1746173800/50/5746256057/1 InfoQ 网页链接 2016-01-19 10:45
深度学习 语音 自然语言处理
【SoundHound Inc.与NVIDIA合作，共同开发基于深度学习的车载自然语言理解系统】SoundHound Inc.---全世界领先的语音识别和声音搜索技术提供商，近日宣布与NVIDIA合作共同开发基于深度学习的大词汇量、混合语音和自然语言理解的车载信息系统。 http://t.cn/R4HbAgV
http://ww4.sinaimg.cn/large/68147f68gw1f0429abvaaj207n053jra.jpg
keukenhoff 网页链接 转发于2016-01-19 11:01
NVIDIA is not satisfied to be a GPU maker anymore, they're expanding to software with focus on machine learning, VR, self-driving car...
http://tp1.sinaimg.cn/3769368692/50/40106247450/1 格灵深瞳 网页链接 2016-01-19 09:42
应用 自然语言处理 机器人 问答系统
【2016年，十大关于人工智能与机器人的发展趋势】http://t.cn/R40EjAD 工程师与创业者们说「在未来的一年中我们将见到人工智能领域内的创新蓬勃发展，但那不意味着它们就不重要了。」这正是裤兜里有苹果助手Siri和真正与她交流之间的区别。
http://ww1.sinaimg.cn/large/e0ac0074gw1f04k6osoqaj20ic0a8q57.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-01-19 05:52
深度学习 视觉 自然语言处理 Carlos Argueta 情感分析
【深度情感识别之表情人脸图片收集&初步处理】《Show Me The Faces: Collecting Faces With Emotional Expression for Deep Learning》by Carlos Argueta @kidargueta/show-me-the-faces-collecting-faces-with-emotional-expression-for-deep-learning-eeb54526ab93#.bp7rb7ebf">http://t.cn/R4H9yoe
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-01-19 05:15
深度学习 算法 强化学习
【深度强化学习论文汇总】《Deep Reinforcement Learning — Papers》by Josh 参阅http://weibo.com/1402400261/CFiJlwEvr @joshdotai/deep-reinforcement-learning-papers-a2167c136fc7#.jjc7r6ucp">http://t.cn/R4HKpf2
页:
[1]