机器学习日报 2017-04-24 精简的深度强化学习代码;机器学习的优化方法年度进展概述

解应春BW

机器学习日报 2017-04-24

• 斯坦福机器学习CS229课程讲义中文翻译 @爱可可-爱生活
• 英特尔通过预测变量实现策略性强化学习，夺冠 Doom 游戏竞赛 @网路冷眼
• 机器学习的优化方法年度进展概述 @星空下的巫师
• 精简的深度强化学习代码 @视觉机器人
• 自然语言推理数据集 @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-24 20:02
资源 代码 课程
【斯坦福机器学习CS229课程讲义中文翻译】'A Chinese Translation of Stanford CS229 notes' GitHub:http://t.cn/RXW9FLL ​

网路冷眼   网页链接 2017-04-24 22:00
会议活动 算法 ICLR 会议 强化学习
【英特尔通过预测变量实现策略性强化学习，夺冠 Doom 游戏竞赛 | ICLR 2017】英特尔提出了一种旨在辅助进步的感觉运动控制方法，以克服强化学习的两大挑战。http://t.cn/RXWQDcR ​




星空下的巫师   网页链接 2017-04-24 18:36
深度学习 算法 Frank Wolfe 凸优化 袁晓彤
#VALSE2017# “机器学习的优化方法年度进展概述”，来自南信工的袁晓彤老师，涉及SVRG系列优化方法（SVRG+Non Convex，SVRG+Sparse，SVRG+Frank Wolfe等），并行和分布式的优化，以及深度学习相关的优化3个方面。 ​

视觉机器人   网页链接 2017-04-24 15:45
算法 代码 强化学习
最精简的深度强化学习代码，Minimal and Clean Reinforcement Learning Examples，http://t.cn/RXXefSA ​

爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-24 12:42
自然语言处理 教育网站
【自然语言推理(文本蕴含标记)数据集】“MultiNLI - The Multi-Genre NLI Corpus” http://t.cn/RXWB1Ap ​

最新动态
网路冷眼   网页链接 2017-04-24 23:32
会议活动 算法 自然语言处理 ICLR 行业动态 会议 神经网络
【让智能体合作，谷歌团队提出自然语言的产生方法 | ICLR 2017】简单的神经网络智能体可以学习在参与游戏中沟通，并最终产生一种自然语言。http://t.cn/RXlCWFN ​




慕课网   网页链接 2017-04-24 22:35
Python 正则表达式
#IT技术分享# 如何迅速掌握Python？ 为大家推荐以下好文与实战项目： 1【Python初学者17个技巧】：http://t.cn/RLy3Hq6 2【Python 程序员常犯10个错误】：http://t.cn/RUM9Pdr 3【Python爬虫之入门和正则表达式】：http://t.cn/RUWpbkV 4【Python项目实战汇总】：http://t.cn/RXlv5Zz ​




网路冷眼   网页链接 2017-04-24 22:30
GPU 行业动态
【谷歌TPU项目核心成员离职了，他们想建“下一代AI芯片”】4月6日，谷歌首次对外透露了其TPU项目的细节和测试结果。在以英特尔和Nvidia芯片作比较的情况下，谷歌机器学习芯片TPU的处理速度要比GPU和CPU快15-30倍，而在能效上，TPU更是提升了30-80倍。这一结果一公布顿时引发热议。而在谷歌员工离职热潮...全文： http://m.weibo.cn/1715118170/4100186923375249 ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-24 20:49
算法 Eric Le 回归
【用梯度下降做线性回归】《How to Do Linear Regression using Gradient Descent》by Eric Le@therealericle/how-to-do-linear-regression-using-gradient-descent-79a2ff4ace05">[url]http://t.cn/RXj40Bh[/url]ref://weibo.com/1402400261/EC8a0rtPO pdf:http://t.cn/RXj40B7 ​

ArnetMiner   网页链接 2017-04-24 20:46
算法 分类 统计
发布了头条文章：《​新模型利用机器学习找出假新闻，准确率达88%》 构建一个假新闻和真实新闻的数据集，并采用朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）来创建一个模型，基于新闻文章使用的单词和短语来区分其真假。 http://t.cn/RXj4Lls ​




星空下的巫师   网页链接 2017-04-24 19:10
视觉 张珊
#VALSE2017# "行人相关应用的最新进展"，来自南理工的张珊珊老师，分别从行人检测、行人跟踪以及行人检索或ReID三个方面汇总了相关的进展，Detection方面，在Cityscapes数据集上对其中的行人进行标定，建立了CityPersons数据集，专门用于行人检测，Tracking方面主要是MOT竞赛中关于Multi-Person的Track...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100136718091400...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100136718091400 ​

微软亚洲研究院   网页链接 2017-04-24 16:59
练建勋
【#大会聚焦#】WWW大会，全称为“The International World Wide Web Conference”，是万维网一年一度的首要会议，旨在分享与讨论包括系统架构、内容分析、应用与隐私保护等与网络有关的前沿话题。今天，我们邀请了中国科大-微软联合培养博士生练建勋，与大家分享他的参会体验。 http://t.cn/RXlT1hy ​




星空下的巫师   网页链接 2017-04-24 16:57
深度学习 视觉 Martin Danelljan 吴毅
#VALSE2017# “视觉跟踪年度进展”，来自南审的吴毅老师， 从Deep Learning和Correlation Filter两个角度概述了近年来Visual Tracking的进展，DL的工作有@winsty 早期的两篇论文，HCF、Multi-Domain CNN、SANet、Siamese Net、GOTURN等，CF的工作有MOSSE Filter、Martin Danelljan在近几年的若干篇论文...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100103327216469...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100103327216469...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100103327216469 ​

anch3or   网页链接 2017-04-24 16:23
代码 李航 统计
李航《统计学习方法》中机器学习模型的LaTeX公式笔记。github http://t.cn/RXl0Drn @爱可可-爱生活 @pior ​




星空下的巫师   网页链接 2017-04-24 16:23
会议活动 深度学习 视觉 CVPR 会议 吴建鑫
#VALSE2017# “细粒度图像分析进展”，来自NJU的吴建鑫老师，同样首先介绍了基本的概念和常用的数据集，随后介绍了Mask CNN，以及Bilinear CNN以及利用部件和额外信息的一众工作，其后着重提了一篇他匿名评审的觉得非常有意思的基于Attention的CVPR 2017 Oral工作，但是更有意思的是，作者也在现场，正...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100094602721630...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100094602721630...全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100094602721630 ​

爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-24 12:27
算法 Kevin Sheppard Python 代码 回归
【(Python)线性(回归)模型】“Linear Models - Linear (regression) models for Python(including instrumental variable estimators and panel data models)” by Kevin Sheppard GitHub:http://t.cn/RXW1AXr ​

哈工大SCIR   网页链接 2017-04-24 10:38
语音 教育网站
SMP2017-ECDT由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学、科大讯飞股份有限公司承办，讯飞公司提供数据，华为公司提供奖金。旨在促进中文人机对话系统相关研究的发展，诚邀参加！链接：http://t.cn/RXW925T @刘挺 @车万翔 @张伟男WilliamZhang ​




ArnetMiner   网页链接 2017-04-24 10:03
算法 Frank Keller Jasper R. R. Uijlings 分类 论文
【每日一推】《Training object class detectors with click supervision》by Dim P. Papadopoulos, Jasper R. R. Uijlings, Frank Keller, Vittorio Ferrari http://t.cn/RX9pYwG 利用点击式监督训练目标分类监测器，大大节约了对目标注释所花费的时间。 ​