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机器学习日报 2017-01-03 2016年深度学习领域的进展综述与回顾;CMU课程:无监督深度学习基础

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发表于 2017-1-4 17:33:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2017-01-03
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新智元   网页链接 2017-01-03 17:42
深度学习
【新智元导读】本文是对2016年深度学习领域的进展的综述和回顾,介绍了2016年该领域的一些重要研究成果,包括无监督学习、增强学习、生成对抗网络等,以及产业中的合作与并购,硬件和芯片方面的新动作等。本文既是回顾,也是展望,这些领域在已经开始的2017年将有什么新发展,令人期待。...全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4059889582250813




专注云计算   网页链接 2017-01-03 19:20
会议活动 经验总结 NIPS 博客 会议
【NIPS 2016上22篇论文的实现汇集】日前,LightOn CEO 兼联合创始人 Igor Carron 在其博客上放出了其收集到的 NIPS 2016 论文的实现(一共 22 个)。 http://t.cn/RMzg4s4




专注云计算   网页链接 2017-01-03 15:48
深度学习 视觉 资源 Ruslan Salakhutdinov 幻灯片 课程
【CMU课程:无监督深度学习基础(122ppt)】#1831# 本文是2016年9月24/25举办的 Deep Learning School 上卡内基梅隆大学教授,同时也是苹果公司AI团队带头人的 Ruslan Salakhutdinov 的“无监督深度学习基础”课程 ppt,本文是部分整理编排,建议对照课程视频学习。@下岗工人01 @何春银微想 ...全文: http://m.weibo.cn/1750765385/4059860892727215




阿里云云栖社区   网页链接 2017-01-03 14:20
入门 资源 Python 课程 数据科学
【第二热门语言:从入门到精通,Python数据科学简洁教程】本文介绍了一些常见的用于数据分析任务的Python库,如Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及BeautifulSoup等,这些工具库功能强大,便于上手。有了这些帮助,数据分析会变得分外简单。http://t.cn/RM7Foq0




网路冷眼   网页链接 2017-01-03 13:56
会议活动 经验总结 NIPS 博客 会议
【Summary of the Neural Information Processing Systems Conference 2016】http://t.cn/RM7u6ha 第三十届神经信息处理系统(NIPS)会议于 2016 年12 月初在巴塞罗那举行。在这篇文章中,将分享对本次会议的想法和总结。总结相当全面,内容很多,请先马后看!




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ArnetMiner   网页链接 2017-01-03 23:53
深度学习 算法 资源 Daniel George PDF 论文 神经网络
《Deep Neural Networks to Enable Real-time Multimessenger Astrophysics》by Daniel George, E. A. Huertahttp://t.cn/RMwz4W3 文章提出一种时间域信号处理的新方法。建立两个深度卷积神经网络,一个用于识别黑洞合并时引力波的存在,另一个用于在极高干扰的时序输入下估计黑洞的质量。




一起大数据   网页链接 2017-01-03 22:55
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推荐 不会停的蜗牛 的文章《对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络》( 分享自 @简书http://t.cn/RMZuZRV




专注云计算   网页链接 2017-01-03 20:25
算法 神经网络
【机器学习初学者入门实践:怎样轻松创造高精度分类网络】这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南。使用神经网络不需要博士学位,你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人,你只需要使用现有的技术就行了。 http://t.cn/RMZhaY7




哈工大SCIR   网页链接 2017-01-03 19:13
深度学习 语音 自然语言处理
【赛尔原创 | 顺滑:让语音识别更流畅】自动语音识别得到的文本中,往往含有大量的不流畅现象。这些不流畅现象会对后面的自然语言理解系统造成严重的干扰。对于顺滑任务,目前的研究方案大致有四类。目前性能最好的是我们实现的基于RNN的方法和基于seq-to-seq的方法。@刘挺 @车万翔 链接:...全文: http://m.weibo.cn/1819811883/4059912470632549




微软亚洲研究院   网页链接 2017-01-03 18:36
视觉
【物体追踪】还记得上次翻箱倒柜找钥匙的烦恼疲惫么?[二哈]微软近日申请的一项物体追踪专利可让增强现实追踪你的随身物品。通过识别并标记无生命物体,AR可对其进行轨迹追踪。系统还可自主学习哪些东西对你更重要,以此选择追踪物件。该专利计划配合微软的 HoloLens 头显设备进行使用。微软申专利了,...全文: http://m.weibo.cn/1286528122/4059903062793960




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如何通过已有的模型高效的训练神经网络 从头设计一个神经网络,收集足量的用以训练这个网络的数据(如,海量的图片),并在 GPU 上运行数周来完成网络的训练,这些条件远非我们大多数人可以拥有。能够以更加实际——用较小一些的数据集来进行训练,我们运用一个称为迁移学习(Transfer Learning)或者...全文: http://m.weibo.cn/1694116274/4059901959230961...全文: http://m.weibo.cn/1694116274/4059901959230961




新智元   网页链接 2017-01-03 17:45
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【新智元导读】Facebook 人工智能组研究员、围棋项目负责人田渊栋在知乎专栏“远东轶事”撰文回顾2016年人工智能的发展,写道AlphaGo与李世石的围棋对决注定会载入史册,可微计算机赚足了眼球,而让计算机自动写代码是一个非常有意思的方向。田渊栋认为强化学习这个方向具有非常大的潜力,未来的空间很...全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4059890207459302...全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4059890207459302




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经验总结 自然语言处理 Python 博客 主题模型
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【聊天机器人背后的人类操作员】X.ai是虚拟机器人助手,不用下载app,只要发邮件给amy@x.ai,人工智能高科技。当然,现在的技术还不足以完全自动化,仍需要人类操作员每天工作12小时批阅邮件,确保机器人的回复是正确的 | 简评:http://t.cn/RqC4A8f 原链:http://t.cn/RqC4A8V #湾区日报#




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BigDL: BigDL:Apache Spark的分布式深度学习,Distributed Deep learning on Apache Spark,http://t.cn/RIDbXZ9 使用BigDL,用户可以将他们的深度学习应用程序作为标准的Spark程序,它可以直接运行在现有的Spark或Hadoop集群之上。1)非常丰富的深度学习支持,2)极其高的性能,3)高效的扩展。




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【最全面的深度学习自学资源汇总】深度学习作为机器学习的一个分支,是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一。本文汇集了目前网络上最优秀的深度学习自学资源,非常值得收藏关注。@理性思考-中药深度开发者 @机器学习DeepLearning @爱迪肯机器人学院 @何春银微想 http://t.cn/RIev11f




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