机器学习日报 2016-10-31 语音识别的四大前沿研究；’Python机器学习库清单；图机器学习

解应春BW

机器学习日报 2016-10-31

• 聚类算法体系 @大数据BigData
• Python机器学习库清单 @IT程序猿
• 语音识别的四大前沿研究 @机器之心synced
• 社交媒体分析工具集(Twitter数据采集/垃圾过滤/文本处理/情感分析) @爱可可-爱生活
• 图机器学习 @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
大数据BigData   网页链接 2016-10-31 18:18
算法 自然语言处理 聚类
聚类算法体系http://t.cn/zT87S50的划分可以基于不同的标准，比如凝聚还是分裂、增量还是非增量、确定还是随机、Hard还是Fuzzy等，因此聚类算法体系的划分在各文献中并不统一。文本聚类算法采用的的划分方法是把聚类算法分为层次聚类、划分聚类、基于网格的方法、基于密度的方法、基于模型的方法。




IT程序猿   网页链接 2016-10-31 21:00
视觉 算法 语音 Python 神经网络
【最好的Python机器学习库】神经网络和机器学习在过去几年一直是高科技领域最热门的话题之一。这一点很容易看出，因为它们解决了很多真正有趣的用例，如语音识别、图像识别、甚至是乐曲谱写。本文总结了一些很好的Python机器学习库的清单。http://t.cn/RqYKlZD（来自： CSDN）

机器之心synced   网页链接 2016-10-31 14:18
深度学习 语音 俞栋
顶级语音专家、MSR首席研究员俞栋：语音识别的四大前沿研究 http://t.cn/RV3eoJq → 机器之心对微软研究院首席研究员俞栋进行了一次独家专访，谈论了深度学习与语音识别相辅相成的发展以及相关领域的现状和未来。




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-31 05:58
应用 自然语言处理 Anthony Federico Python 代码 情感分析 社交网络
【(Python)社交媒体分析工具集(Twitter数据采集/垃圾过滤/文本处理/情感分析)】’Stocktalk - Data collection toolkit for social media analytics' by Anthony Federico GitHub: http://t.cn/RV3KnP8

爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-30 22:07
经验总结 博客 数据科学
【图机器学习】《Graph-based machine learning》by Sebastien Dery Part1:http://t.cn/RVunbIx

最新动态
我爱机器学习   网页链接 2016-10-31 22:59
深度学习 算法 神经网络
漫谈四种神经网络序列解码模型【附示例代码】http://t.cn/RV13mhB by @许家铭_NLP RNN四种序列解码模式：普通的、带输出回馈的、带编码向量的、带注意力的。

微软研发   网页链接 2016-10-31 19:13
算法 自然语言处理 问答系统
微软如何让人工智能“看上去好玩”又“实际上有用”[思考]微软认知服务给你答案：How-old.net、TwinsOrNet.net让大众成为人工智能“大玩家”；微软识花和Fetch！让技术真正成为生活小帮手；聊天少女小冰成长为给力的商业平台解决方案[给力]通过提供从基础算法到 API 接口的一条龙人工智能基础架构，微...全文： http://m.weibo.cn/2841943860/4036719600927610

视觉机器人   网页链接 2016-10-31 15:13
深度学习 视觉 算法 代码 神经网络
deepgaze，使用卷积神经网络进行头部姿态和注视方向的估计， http://t.cn/RV3Fr7w Head Pose and Gaze Direction Estimation Using CNN，代码：http://t.cn/RVQ2CXJ Deepgaze基于OpenCV和Tensorflow：头姿态估计（Pnp，卷积神经网络）、面部检测和跟踪（Haar Cascade）、皮肤和颜色检测（范围检测，背...全文： http://m.weibo.cn/5501429448/4036659114345578




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-31 14:43
经验总结 深度学习 博客
【深度学习结构化/非均衡数据集处理】《Practicing Guide on handling Structured & Imbalanced Datasets with Deep Learning》 http://t.cn/RV3kvXX

紫数网   网页链接 2016-10-31 14:02
深度学习 Geoffrey Hinton Yann Lecun 行业动态 李飞飞 吴恩达
文章从深度学习发展的历史关键点入手，介绍重大的标志性技术突破，讲述了 Hinton、LeCun、李飞飞、吴恩达等研究者的故事，以及围绕技术和人才在谷歌、Facebook、微软、百度这些大公司之间展开的角逐。http://t.cn/RV3goxB

王威廉   网页链接 2016-10-31 12:59
会议活动 算法 NIPS 会议 教育网站 神经网络
用神经网络生成视频。NIPS 2016论文：Generating Videos with Scene Dynamics http://t.cn/Rc5Qmqs 更多例子：http://t.cn/Rc5Qmqs

视觉机器人   网页链接 2016-10-31 12:51
会议活动 视觉 NIPS 代码 会议 论文
利用成熟的视觉模型从未标注的视频中学习声音表示，主意不错，真会隔山打牛。代码：http://t.cn/RVmXZZNNIPS 2016论文SoundNet: Learning Sound Representations from Unlabeled Video：http://t.cn/RV31MZm 我们通过利用在野外收集的大量未标记的声音数据来学习丰富的自然声音表达。我们利用视...全文： http://m.weibo.cn/5501429448/4036623479430487

微软亚洲研究院   网页链接 2016-10-31 12:13
自然语言处理 崔磊
【#大牛带你读论文 # 自然语言处理】阅读论文是了解某个研究领域进展的最快方式了。但如何以深入浅出的方式让每个人都能理解论文呢？我们在此特别请到了微软亚洲研究院研究员崔磊介绍过去半年内自然语言处理领域的五篇优秀论文，来帮助大家了解业界新动态 http://t.cn/RV3uUf9




文因互联   网页链接 2016-10-31 10:56
算法 行业动态
#文因研报精选# 阿里云研究中心、波士顿咨询公司和Alibaba Innovation Ventures合作推出《人工智能：未来制胜之道》，通过对人工智能内涵的阐述，分析了未来人工智能行业的竞争格局和企业制胜之道。在数据、算法、计算、场景驱动新一轮人工智能飞速发展，未来3-5年内人工智能将处于服务智能阶段，即技...全文： http://m.weibo.cn/5756099182/4036594442952724

刘知远THU   网页链接 2016-10-31 10:32
深度学习 教育网站
#SMP2016# 刚参加完这次全国社会媒体处理大会，收获满满。在这次会上做了两个报告：《深度学习与社会计算》以及《知识表示及其应用》，两个演示文稿均已放在个人主页上，欢迎下载交流：http://t.cn/RV3HE1z后会有期 [哆啦A梦微笑]




视觉机器人   网页链接 2016-10-31 10:12
代码
从时间序列的数据中自动抽取出相关特征，这些特征描述了时间序列的基本特征，例如峰的数量，平均值或最大值或更复杂的特征，例如时间反转对称统计。Github：http://t.cn/RVRT71P 论文，工业大数据应用的分布和并行时间序列特征提取..time series feature extraction for...big data applications：...全文： http://m.weibo.cn/5501429448/4036583462107428

Linuxeden开源社区   网页链接 2016-10-31 08:41
算法
【从算法到项目应用，如何真正落地机器学习】 编者按 Cisco发布的总结报告《 泽字节时代：趋势和分析 》中指出：2016年末，全球年度互联网流量将突破ZB大关（1ZB 泽字节：1000EB艾字节），并将于2020年达到2.3ZB…http://t.cn/RV3OcGA

我爱机器学习   网页链接 2016-10-31 08:29
深度学习 算法 神经网络
[ResNets、HighwayNets、DenseNets：用 TensorFlow 实现超深度神经网络]http://t.cn/RV30SKl by @新智元本文中作者介绍了三个非常深的神经网络，分别是ResNet、HighwayNet和DenseNet，以及它们在Tensorflow上的实现。

爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-31 06:32
知识工程 自然语言处理 代码 论文 问答系统 知识库 知识提取
【基于Freebase的问答(QA)】“QuestionAnsweringOverFB” by syxu828 GitHub:http://t.cn/RV39H9M ref:《Question Answering on Freebase via Relation Extraction and Textual Evidence》K Xu, S Reddy… [Peking University & University of Edinburgh] (2016) http://t.cn/RV39l3i

王威廉   网页链接 2016-10-31 05:28
会议活动 NIPS Russ Salakhutdinov William Cohen 代码 会议 论文 杨植麟
CMU机器学习William Cohen组博士生杨植麟和Russ Salakhutdinov的NIPS2016新工作: Review Networks for Caption Generation http://t.cn/RV3oRmZ 比google的方法更快(6 hours v.s. several weeks) 更准确 更简洁(不需要finetuning或scheduled sampling等技巧 纯end-to-end) 代码： http://t.cn/RVuHBU8