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机器学习日报 2017-08-11 十年发展,深度学习有哪些里程碑

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发表于 2017-8-12 09:43:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2017-08-11
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爱可可-爱生活   网页链接 2017-08-11 20:56
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《Milestones of Deep Learning》by Thimira Amaratunga http://t.cn/R9u3O74 《问世十年,深度学习有哪些里程碑》via:@雷锋网 http://t.cn/R9uiU2B




ArnetMiner   网页链接 2017-08-11 23:21
经验总结 深度学习 视觉 博客 数据科学
【分享】《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know》数据科学家应该掌握的10种深度学习先进架构 http://t.cn/R9EA6WK 介绍了深度学习架构的定义、计算机视觉任务的主要类型,并列举了一些深度学习架构。来源:analyticsvidhya 作者:Faizan Shaikh ​




集智科学家   网页链接 2017-08-11 21:29
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ChatbotsChina   网页链接 2017-08-11 14:09
深度学习
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集智科学家   网页链接 2017-08-11 21:28
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【为什么说 IBM Watson 是 AI 界的特朗普?哈哈哈...】http://t.cn/R9uQ6PN 公平地说,将 AI 和机器学习推向大众本身就是一个挑战,特别是 Watson 诞生于 2011 年,当时的 AI 对大多数人来说还是一种科幻概念,因此这是一项非常有挑战性的任务。这也是为什么 IBM 提出了自己的概念:认知计算。 ​




机器之心Synced   网页链接 2017-08-11 19:39
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【研学社•架构组 | 实时深度学习的推理加速和连续学习】将基于最近一篇论文《在连续学习场景中对深度神经网络进行微调(Fine-Tuning Deep Neural Networksin Continuous Learning Scenarios)》探讨 DNN 连续学习。http://t.cn/R9mSibu




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【分享】《37 Reasons why your Neural Network is not working》为什么你的神经网络不好用?原因可能有很多,比如下面这37种。http://t.cn/R970OzY 来源:slavv.com 作者:Slav Ivanov ​




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【深度学习配置教程】《Deep Learning Installation Tutorial》by Jonathan Dekhtiar Part1:Nvidia Drivers, CUDA and cuDNN http://t.cn/R9uKMe6 Part2:How to install Caffe, Tensorflow and Theano http://t.cn/R9uKG6cPart3:How to install CNTK, Keras, and PyTorch http://t.cn/R9uKMei Part4:H...全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4139630331356041




机器之心Synced   网页链接 2017-08-11 16:56
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PaperWeekly   网页链接 2017-08-11 14:33
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Triple Generative Adversarial Nets 从博弈角度来说,TripleGAN的博弈涉及三方,判别器、生成器和分类器。其中,判别器和生成器有对抗;判别器和分类器(在训练前期)有对抗;生成器和分类器协助作用。可以从斗地主的角度来看,判别器是地主,生成器和分类器是农民。 它拆掉分类器,它就是一个CGAN。...全文: http://m.weibo.cn/2678093863/4139567172777773




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【10 大深度学习架构:计算机视觉优秀从业者必备(附代码实现)】近日,Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了文章,总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构,并附上了每篇论文的地址链接和代码实现。http://t.cn/R9mp99n




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爱可可-爱生活   网页链接 2017-08-11 08:23
Mike Tyka
【语义导引超分辨率】《Superresolution with semantic guide》by Mike Tyka http://t.cn/R9nmm3A




洪亮劼   网页链接 2017-08-11 08:21
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今天我们来读一篇ACL 2017的文章,作者群来自Google。这篇文章主要讲了如何在LSTM的基础上加入跳转机制,使得模型能够去略过不重要的部分,而重视重要的部分。模型的训练利用了强化学习。这篇文章建议对文字处理有兴趣的读者精读。 http://t.cn/R9nmjbQ





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