机器学习日报 2016-02-14 统计建模应用24例;深度学习最新进展;谷歌、苹果和Facebook的AI新动向
机器学习日报 2016-02-14[*]【统计建模应用24例】 @爱可可-爱生活
[*]视频:斯坦福研讨会——深度学习最新进展 @老淘
[*]Google brain在One Billion Word Benchmark上训练语言模型进展 @Rachel____Zhang
[*]谷歌、苹果和Facebook的AI新动向 @凤凰科技
[*](Quora讨论)FPGA深度学习是否大势所趋？ @爱可可-爱生活
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http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-14 06:08
Vincent Granville 数据科半?? 统计
【统计建模应用24例】《24 Uses of Statistical Modeling》by Vincent Granville I:http://t.cn/R4AYGj4II:http://t.cn/RGVs9OA
http://ww1.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f0yg3wkbv9j20e408m40i.jpg
http://tp4.sinaimg.cn/1849537887/50/5745408078/1 老淘 网页链接 2016-02-14 16:52
会议活动 深度学习 视觉 Oriol Vinyals 活动
视频:斯坦福研讨会——深度学习最新进展(Oriol Vinyals, Google) - 我爱公开课 http://t.cn/RGf1uk1
http://tp4.sinaimg.cn/2607574543/50/5633478234/0 Rachel____Zhang 网页链接 2016-02-14 13:50
深度学习 资源 自然语言处理 PDF 代码 集成学习 论文
Google brain在One Billion Word Benchmark上训练语言模型，将perplexity从51.3降到了30.0（ensemble模型讲到24.2），并将网络参数减少到原来的1/20。主要模型：char CNN和LSTM。paper：http://t.cn/RGfjt7q； code：http://t.cn/RGfjt75
http://ww2.sinaimg.cn/large/9b6c6e0fjw1f0ythgisryj20bf0870tg.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/1856404484/50/5632105636/1 凤凰科技 网页链接 2016-02-14 13:47
行业动态
【谷歌、苹果和Facebook的AI新动向】上个月，苹果收购了加拿大公司Emotient，这家公司利用人工智能技术从面部表情入手来解读人的情感，标志着苹果设备未来在功能层面将迎来巨大的飞跃。此举还给了我们一个明确的信号，那就是苹果也将加入AI争霸战，与谷歌和Facebook一决高下。http://t.cn/RGfUOn1
http://ww4.sinaimg.cn/large/6ea67c04jw1f0ytfbfhx7j20pu0f4dic.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-14 05:28
深度学习
【(Quora)FPGA深度学习是否大势所趋】《Is implementing deep learning on FPGAs a natural next step after the success with GPUs? - Quora》 http://t.cn/RGVFu4V
最新动态
http://tp3.sinaimg.cn/2316531634/50/40029784010/1 立委_米拉 网页链接 2016-02-14 23:12
经验总结 自然语言处理 博客
科学网—【立委科普：自然语言parser是揭示语言奥秘的LIGO式探测仪】 - 【按】腥风血雨的中外股市震荡，并不能遮盖科技革命对人类生活的震撼效应和光芒。@算文解字 @王伟DL @杨静Lillian @白硕SH @独孤虎-李利鹏 @西瓜大丸子汤 @陈利人 @龙星镖局 @zhazhaba @章成志 @周明1964 http://t.cn/RGItjv8
http://ww1.sinaimg.cn/large/8a1377b2jw1f0z9qqfd1yj20ir0h8di9.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页链接 2016-02-14 23:05
会议活动 自然语言处理 ICML IJCAI 会议 教育网站 论文
#深度多模态哈希# 1） 图片/文本特征学习+哈希学习。Deep Cross-Modal Hashing http://t.cn/RGq8Btg 2）正交正则约减冗余信息。会议版：Deep Multimodal Hashing with Orthogonal Units ， 期刊版：TMM15 http://t.cn/al8CzM
http://ww3.sinaimg.cn/large/972a1170jw1f0z988nnb8j20vu0fbgoy.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1932835417/50/5714878873/1 西瓜大丸子汤 网页链接 2016-02-14 17:35
会议活动 算法 应用 活动 矩阵 推荐系统
讲座：融合多源信息的推荐系统（胡光能） 时间：2016年2月20日（星期六）下午2时 地点：北京市小关北里45号院世纪嘉园3号楼12c （地铁安贞门站）本次报告基于矩阵分解的协同过滤技术，在用户打分的基础上，逐步加入用 户评论和社交关系信息，得到一个集成多种数据源的融合框架 http://t.cn/RGfdNBP
http://ww3.sinaimg.cn/large/7334ba59jw1f0z00gxfuzj20f008wmxi.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1932835417/50/5714878873/1 西瓜大丸子汤 网页链接 2016-02-14 15:45
知识工程 知识库
建了个知识图谱的邮件列表，主要用来发我们组织的知识图谱分享活动的通知，偶尔也会有一些资源分享（<1次/周）。注册表：http://t.cn/RGfn6fS （在墙外有点慢，不过还是能打开的）
http://ww3.sinaimg.cn/large/7334ba59jw1f0ywtlmq4lj20ik0ej3z2.jpg
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-14 15:52
本来用微信群的。但是1）100人以后入群很麻烦 2）群人多嘴杂 3） 发文件不方便 4）历史存档难找。所以还是改用邮件列表了。以前参加过我们活动的朋友都自动加入了
殆知阁 网页链接 转发于2016-02-14 15:57回复 @西瓜大丸子汤 “本来用微信群的。但是1）100人以...”
所以邮件依旧是有生命力的
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-14 17:07
刚刚补发了上次讲座的PPT http://t.cn/RGfB3na
http://tp4.sinaimg.cn/2306141363/50/40073767677/1 邹博_机器学习 网页链接 2016-02-14 13:21
算法 自然语言处理 HMM
算法与数据的较量：隐马尔科夫模型HMM用于中文分词，图1使用无监督的Baum-Welch算法(EM算法)，图2使用有监督的最大似然估计MLE算法；显然，EM算法比MLE略显“高档”，但参数训练慢（约20小时），EM分词效果差。MLE在科技文献和文学小说分词环境中都尚堪用。
http://ww1.sinaimg.cn/large/8974ecb3jw1f0ysm962mnj20u00lcwkf.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1707438033/50/5674009210/1 周永_52ML 网页链接 2016-02-14 12:22
资源 书籍
第10章：深入浅出ML之Clustering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/RGfCITs
http://ww2.sinaimg.cn/large/65c56fd1jw1f0yqyrauucj20j60en751.jpg
http://tp1.sinaimg.cn/2536116592/50/5716095299/0 iB37 网页链接 2016-02-14 09:52
会议活动 ICDM WSDM 会议
数据挖掘若干会议近年录取论文及其词云图 1)SIAM五月份在迈阿密举办的SDM16，词：检测 聚类 推荐 网络。2)ACM本月下旬在旧金山举办的WSDM16，词：社会/社交 搜索 网络。3)四月份在奥克兰举办的PAKDD16，词：检测 聚类 图片。4)IEEE去年12月举办的ICDM15，词：检测 聚类 社交。http://t.cn/RGfbPiQ
http://ww1.sinaimg.cn/large/972a1170jw1f0ymjh26b0j20on0fx12p.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/2126884617/50/5600007310/1 Hadoop中国 网页链接 2016-02-14 08:46
架构 经验总结 深度学习 Spark博客
【Deep Learning with Spark and TensorFlow】How to use TensorFlow and Spark together to train and apply deep learning models? http://t.cn/RbnJeEF
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-14 07:38
深度学习 算法 论文 神经网络
【论文:基于多项采样(multinomial sampling)的浅层学习/深度学习Dropout改进】《Improved Dropout for Shallow and Deep Learning》Z Li, B Gong, T Yang (2016) http://t.cn/RGfhowg
http://ww3.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f0yimzc6pyj209m06ygmm.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-14 07:26
深度学习 算法 论文
【论文:深度变分自编码器训练算法与概率梯型网络】《How to Train Deep Variational Autoencoders and Probabilistic Ladder Networks》C K Sønderby, T Raiko, L Maaløe, S K Sønderby, O Winther (2016) http://t.cn/RGfPrGF
http://ww2.sinaimg.cn/large/5396ee05jw1f0yicvg9t6j208y086aav.jpg
http://tp2.sinaimg.cn/1402400261/50/5713579194/1 爱可可-爱生活 网页链接 2016-02-14 06:38
算法 聚类 论文 统计
【论文:交互贝叶斯层次聚类】《Interactive Bayesian Hierarchical Clustering》S Vikram, S Dasgupta (2016) http://t.cn/RGfvU2i
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