机器学习日报 2016-03-20 牛津视觉组2016自然场景下文本识别的新文;面向文本处理的感知变...

解应春BW

机器学习日报 2016-03-20

• 牛津视觉组2016自然场景下文本识别的新文：Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks 项目 @视觉机器人
• 【译文】数据科学的线性模型导论 @数盟社区
• Facebook 机器学习应用团队的负责人谈机器学习 @格灵深瞳
• Deep Learning Sentiment One Character at a T-i-m-e | Lab41 @爱可可-爱生活
• 论文+笔记:面向文本处理的感知变分推理 @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
视觉机器人   网页链接 2016-03-20 08:03
深度学习 视觉 算法 应用 资源 自然语言处理 PDF 机器人 神经网络
【文本识别】牛津视觉组2016自然场景下文本识别的新文：Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks 项目：http://t.cn/R4pnxUg Paper：http://t.cn/RGgFNXU Demo：http://t.cn/RGgFNX4 我检索了fashon这个词，效果参见九图，结果还是挺吃惊的。

数盟社区   网页链接 2016-03-20 22:53
数据科学
【译文】数据科学的线性模型导论 http://t.cn/RGejiEd

格灵深瞳   网页链接 2016-03-20 11:05
视觉 自然语言处理 Joaquin Quinonero Candela
【Joaquin Quiñonero Candela谈机器学习】http://t.cn/RGg0bQS Joaquin Quiñonero Candela是Facebook 机器学习应用团队的负责人。主要工作是与Facebook 的人工智能实验室、各产品部门紧密合作，将机器学习、语言技术，计算机视觉等技术运用到Facebook的各个产品中，并将产品反馈纳入接下来的研究。

爱可可-爱生活   网页链接 2016-03-17 19:18
深度学习 算法 自然语言处理 情感分析 神经网络
《Deep Learning Sentiment One Character at a T-i-m-e | Lab41》by Abhinav Ganesh http://t.cn/RGrRVwT

爱可可-爱生活   网页链接 2015-11-29 05:46
经验总结 深度学习 算法 自然语言处理 Dustin Tran 博客 论文 神经网络
【论文+笔记:面向文本处理的感知变分推理】《Neural Variational Inference for Text Processing》Y Miao, L Yu, P Blunsom [University of Oxford & Google DeepMind] (2015) http://t.cn/RUgGL47 Dustin Tran的笔记:http://t.cn/RUgGL4z

最新动态
视觉机器人   网页链接 2016-03-20 20:30
深度学习 视觉 算法 语音 神经网络
【深度学习】这是一段很珍贵的视频，是卷积神经网络 "LeNet 1"的Demo视频。 "LeNet 1"是1988~1993年由贝尔实验室开发的，是第一次可以商业化的手写数字的识别。该视频是由古老的VHS录像带数字化后的影像。当前所有商用的语音识别、图像识别等等领域都离不开这个祖师爷。真的很珍贵 http://t.cn/RGeNeMO




算文解字   网页链接 2016-03-20 19:27
深度学习 矩阵
这张LSTM的图画的超级清楚。来源：@shiyan/understanding-lstm-and-its-diagrams-37e2f46f1714">[url]http://t.cn/RG3cuKa[/url] @爱可可-爱生活 老师前几天推荐过。我很喜欢原文中两类水阀的类比。只有一点小瑕疵：图例中“+”最好标注为matrix-weighted sum。由于分块矩阵的性质，这里的"+"操作实际上等价为一个普通的，以[c,h,x] 拼接向量为输入的dense layer。

Wenpeng_Yin 网页链接 转发于2016-03-20 19:52
呃...智商不够每每看到把lstm, gru画成类似电路图的时候就直接略过，这次投稿本来有个老少皆易懂的图，可惜空间不够不得不删了，下次找机会show出来

算文解字 网页链接 转发于2016-03-20 20:07
c是记忆，h是输出，x是当前输入。[老c,老h,x]三者组成两组信号来控制阀门1和2，分别决定放多少老c和多少“新信息”进去到阀门3（3的输出为新c）。同时[老h,x]他俩又单独组成的两组信号，分别是“新信息”和阀4控制信号（4决定多少新c输出为新h）。晕了没[哈哈]



陈利人   网页链接 2016-03-20 07:02
不同的AI系统。

梁斌penny 网页链接 转发于2016-03-20 07:26
机器学习在表示这块，需要人工，用人工找feature。深度学习也叫表示学习，无需人工或者少量人工干预，就能开展学习过程。。



爱可可-爱生活   网页链接 2016-03-20 05:59
自然语言处理 代码 情感分析
"Sentiment Analysis in Scala with Stanford CoreNLP" by Shekhar Gulati GitHub:http://t.cn/RGge6cV