机器学习日报 2016-02-13 深入浅出ML之Regression家族;深度学习中如何实现Dropout;对话算法大师...
机器学习日报 2016-02-13[*]Google在机器学习/语义搜索方向的终极目标 @爱可可-爱生活
[*]深入浅出ML之Regression家族 @周永_52ML
[*]Quora 机器学习 Sessions：对话算法大师 Pedro Domingos @老齐Py
[*]WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集 @爱可可-爱生活
[*](Quora)深度学习中如何实现Dropout @爱可可-爱生活
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应用 Jayson Demers 行业动态 信息检索
【Google在机器学习/语义搜索方向的终极目标】《What's Google's End Game For Machine Learning And Semantic Search? - Forbes》by Jayson DeMers http://t.cn/RGVIp9d @机器之心synced 提供的译文《机器学习与语义搜索，谷歌的终极武器在何处？》 http://t.cn/RGV77Uv
keukenhoff 网页链接 转发于2016-02-13 16:27
This answer is too superficial. Their vision is in 2 steps, step 1 solve intelligence, step 2 use intelligence to solve everything else.
http://tp2.sinaimg.cn/1707438033/50/5674009210/1 周永_52ML 网页链接 2016-02-13 19:28
算法 资源 回归 书籍
第01章：深入浅出ML之Regression家族 | 计算广告与机器学习 @好东西传送门 @52nlp @我的印象笔记http://t.cn/RGV9K26
http://tp4.sinaimg.cn/1449482283/50/5630314085/1 老齐Py 网页链接 2016-02-13 19:25
算法 应用 Pedro Domingos 机器人
[译] Quora 机器学习 Sessions：对话算法大师 Pedro Domingos http://t.cn/RGcsUgX 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/RbDwo9P ）
http://ww3.sinaimg.cn/large/5665582bjw1f0xxk5n28gj20c846k7wh.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-13 16:53
经验总结 自然语言处理 博客 教育网站
【WikiTableQuestions——复杂真实问答数据集】《WikiTableQuestions: a Complex Real-World Question Understanding Dataset - The Stanford Natural Language Processing Group》 http://t.cn/RGVxs4k
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f0xt6lr01lj20hq08fjt8.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-13 15:14
深度学习 算法 神经网络
【(Quora)深度学习中如何实现Dropout】《How do you implement a dropout in deep neural networks? - Quora》 http://t.cn/RGVchiz
最新动态
http://tp2.sinaimg.cn/1707438033/50/5674009210/1 周永_52ML 网页链接 2016-02-13 23:16
算法 资源 集成学习 书籍
第06章：深入浅出ML之Boosting家族 | 计算广告与机器学习 @好东西传送门 @52nlp @我的印象笔记http://t.cn/RGVRDPp
http://ww3.sinaimg.cn/large/65c56fd1jw1f0y48vpofmj21520ugdjr.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1464484735/50/40073446687/1 刘知远THU 网页链接 2016-02-13 20:19
论文
Arxiv论文：Attentive Pooling Networks http://t.cn/RGVpkeP 看来Attention会成为2016年的热点技术啊。[思考]
Wenpeng_Yin 网页链接 转发于2016-02-13 22:20
这篇论文和我们的”ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs “http://t.cn/RGVH8q8 （最近刚被TACL接收）差不多时间立意，在我们提前一个月写出来放arxiv上后，该文一作哭了好久[哈哈][偷笑]
http://tp2.sinaimg.cn/2870219257/50/5727591164/1 BigData大数据 网页链接 2016-02-13 17:34
会议活动 架构 深度学习 资源 ICLR Ion Stoica Michael Jordan PDF Spark 代码 会议 论文
#SPARKNET# 过年才有空读读论文，今年ICLR 2016（专注于深度学习领域唯一的TOP会议）重磅论文，Ion Stoica和 Michael I. Jordan两位大家首次联手发文，CAFFE和SPARK完美结合，分布式深度学习混搭模式！不能错过！论文地址：http://t.cn/RGV6o8B ， GITHUB地址：http://t.cn/RUuGTie @好东西传送门
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-13 17:15
深度学习 算法 可视化 论文 神经网络
【论文:深度网络神经元多方面特征激活可视化】《Multifaceted Feature Visualization: Uncovering the Different Types of Features Learned By Each Neuron in Deep Neural Networks》A Nguyen, J Yosinski... (2016) http://t.cn/RGViJ4m http://t.cn/RGVi4gp
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-13 15:56
算法 资源 PDF 教育网站
【经典论文:用ROC曲线下面积(AUC)评价机器学习算法】《The Use of the Area Under the ROC Curve in the Evaluation of Machine Learning Algorithms》AP Bradley (1997) http://t.cn/RGVfokR
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-13 15:30
会议活动 算法 AAAI 会议 神经网络
【论文:神经网络训练自适应步长控制器】《Learning Step Size Controllers for Robust Neural Network Training》C Daniel, J Taylor, S Nowozin (AAAI2016) http://t.cn/RGVV70O
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http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页链接 2016-02-13 13:59
资源 Claude Shannon 书籍
Claude Shannon是Sutherland两兄弟的博导，哥哥Bert历任多个著名公司研究院主管，包括Sun，Xerox PARC和BBN。弟弟Ivan以其博士论文《Sketchpad:人机图形通信系统》及后续工作被誉为计算机图形学之父，获得了1988年图灵奖、2012年(四年一次)京都奖和2016(美国)国家发明家名人堂。http://t.cn/RGVbnKE
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http://tp2.sinaimg.cn/1785748853/50/40004237873/1 星空下的巫师 网页链接 2016-02-13 11:34
自然语言处理 论文
New word embedding paper from Google, note: http://t.cn/RGVzl9o paper: http://t.cn/RGG7kwd
http://tp1.sinaimg.cn/5339148412/50/5722402708/1 硅谷王川 网页链接 2016-02-13 03:44
算法 语音 资源 神经网络 书籍
minsky 在 1969年的perceptron 一书中，批驳神经网络研究的两个缺陷: 1. 单层神经网络无法处理 xor 的问题。 2. 计算速度太慢，神经网络模拟计算要好几天以上。 第一个问题到 1975年，通过反向传播方法解决。第二个问题，要到2009年，计算速度大幅度提高后，才在语音识别的应用上有实质性突破
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