机器学习日报 2016-02-11 What’s hot in AI?;Awesome Public Datasets公开数据集汇总;高斯过程贝叶斯...
机器学习日报 2016-02-11[*]What’s hot in AI? @AixinSG
[*]问答系统的前生今世 @InfoQ
[*]开源:(Python)高斯过程贝叶斯全局优化 @爱可可-爱生活
[*]Awesome Public Datasets公开数据集汇总 @王威廉
[*]开源:基于CoreNLP/NLTK/Pandas的Python语言学语料库工具集corpkit @爱可可-爱生活
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http://tp3.sinaimg.cn/1025887594/50/5749019213/1 AixinSG 网页链接 2016-02-11 06:28
会议活动 深度学习 IJCAI 会议
What's hot in AI? (from IJCAI-16 Main Track Submission Titles). Left-hand side figure: word cloud of IJCAI-16 paper titles; Right-hand side figure: If you take out the "deep learning" keywords. Source: http://t.cn/RG54aE6
http://ww1.sinaimg.cn/large/3d25cd6agw1f0uzrjmb05j20hs0dc77n.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/1746173800/50/5746256057/1 InfoQ 网页链接 2016-02-11 12:00
自然语言处理 问答系统
【问答系统的前生今世】自从 Siri 第一次把问答系统送到千万人的手掌心后，如今又出了微软小冰和小娜。其实，中外所有IT巨头都在这方面加大了投入。那么对于时下十分流行的问答系统，它的前生今世是怎样的呢？http://t.cn/RbFnlBg
http://ww4.sinaimg.cn/large/68147f68jw1f0v6be27h1j202w027mx7.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-11 07:51
算法 Fernando Github Python 代码 统计
【开源:(Python)高斯过程贝叶斯全局优化】"Python implementation of bayesian global optimization with gaussian processes" by fernando GitHub:http://t.cn/RG5GBcC
http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2016-02-10 02:47
视觉 荊??源 自然语言处理 代码 数据
Awesome Public Datasets公开数据集汇总：内容包括农业、生物、气象、复杂网络、计算机网络、文本、数据竞赛、经济、教育、能源、金融、地理、政府、医疗、图像、机器学习等。http://t.cn/Rz2wunu
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-01-31 08:32
自然语言处理 Python 代码 语言学
【开源:基于CoreNLP/NLTK/Pandas的Python语言学语料库工具集corpkit】"a Python-based toolkit for working with linguistic corpora - parsing, interrogating, concordancing and keywording..." GitHub:http://t.cn/RbrGnfeDoc:http://t.cn/RbrGnfg
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最新动态
http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页链接 2016-02-11 19:17
资源 PDF
Nature16<论文发表所需时间是否太长了> 1.评审时间(中位数)三十年以来稳定在100天左右，影响因子最高和最低的评审时间最长。2.对实验和数据的要求越来越高。3.在生物等竞争激烈领域，是否应采取类似物理中的arXiv预印模型以加速出版。 http://t.cn/RG5gkrU http://t.cn/Rybu97z
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http://tp2.sinaimg.cn/1548358505/50/1288833405/1 金连文 网页链接 2016-02-11 16:40
深度学习 自然语言处理 论文
Google DeepMind研究人员基于LSTM语言模型的论文： http://t.cn/RGGro4O “Exploring the Limits of Language Modeling” 在10亿万级别的词库上，最佳的perplexity为30.0（比SOTA大幅度提升）。为达到最佳性能，研究人员使用了32块K40 GPUs （仿真工具为TensorFlow），训练了差不多三个星期！
金连文 网页链接 转发于2016-02-11 16:42
论文中说，这个级别的数据相对于count-based LM，只是中等规模~~，看来只有像Google这样的土豪有足够的计算资源才能玩得转10亿级以上数据规模的LM训练！ 1B Word Benchmark 数据集下载：http://t.cn/RG5ENBg
金连文 网页链接 转发于2016-02-11 16:49回复 @金连文 “论文中说，这个级别的数据相对于...”
更正：是Google DeepBrain的工作，不是DeepMind~
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-11 16:09
会议活动 深度学习 视觉 CV PR Hong Kong 会议 教育网站 论文
【论文+数据+(GoogLeNet)模型:大型汽车细粒度分类/验证数据集】《A Large-Scale Car Dataset for Fine-Grained Categorization and Verification》L Yang, P Luo, C C Loy, X Tang (CVPR 2015) http://t.cn/RG58o0J project page:http://t.cn/RyKo2YR
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createamind 网页链接 转发于2016-02-11 23:09回复 @刘成林_NLPR
深度网络在单项任务的识别中已经超越人脑；当前人脑的优势是作为不同模块功能的深度网络集成统一体；随着深度网络不同功能的逐渐集成（视觉-语言、视觉-动作、视觉策略，视觉的更高级抽象概念）智能程度自然越来越高
http://tp2.sinaimg.cn/1113268781/50/5743738916/1 人工智能与深度学习 网页链接 2016-02-11 15:14
深度学习 视觉 算法 分类 论文 神经网络
#深度学习# #遥感# Towards Better Exploiting Convolutional Neural Networks for Remote Sensing Scene Classification http://t.cn/RG5T4R6 本文调研了CNN用于遥感图像分类的几种策略，结果表明fine-tuning好于full training或者using CNN as feature extractors；论文测试了三个数据库，如下图。
http://ww3.sinaimg.cn/large/425b222djw1f0vf26b5lbj20vx0r3n50.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1657470871/50/5676743531/1 王威廉 网页链接 2016-02-11 08:19
会议活动 经验总结 资源 IJCAI Rao Kambhampati 博客 会议
#IJCAI2016#的程序委员会主席Rao Kambhampati在其博客上传了一份珍贵的历史文献：他29年前第一次给IJCAI投稿的论文评语。大家感受一下人工智能顶级会议#IJCAI#在1987年是怎么审稿的。http://vdisk.weibo.com/s/tQWXdywcPRWp
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-11 06:09
深度学习 视觉 算法 Kaggle 代码 论文 神经网络
【论文+代码:卷积网络中对图像循环对称性的利用(Cyclic Pooling/Cyclic Rolling)】《Exploiting Cyclic Symmetry in Convolutional Neural Networks》S Dieleman, J D Fauw, K Kavukcuoglu (2016) http://t.cn/RG54Ahx GitHub(kaggle-ndsb):http://t.cn/RAUNG1e
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f0uzae18doj209805maah.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-11 05:23
算法 Matt Harvey Python 代码 强化学习
【(Python)Q-learning+Pygame基于深度强化学习的虚拟小车避障实践】《Using reinforcement learning in Python to teach a virtual car to avoid obstacles — Medium》by Matt Harvey @harvitronix/using-reinforcement-learning-in-python-to-teach-a-virtual-car-to-avoid-obstacles-6e782cc7d4c6#.xt6mq320t">http://t.cn/RG5UMHSGitHub:http://t.cn/RG5UMHa
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f0uxxwx3p7j20uw0n6abt.jpg
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