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机器学习日报 2016-06-18 从多元拟合、神经网络到深度学习;DeepMind的博文:深度强化学习

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发表于 2016-6-19 21:03:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2016-06-18

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开发者头条   网页版 2016-06-18 12:04
深度学习 算法 神经网络
[译] 有趣的机器学习概念纵览:从多元拟合、神经网络到深度学习 http://t.cn/R5KPNSA 分享自 王下 邀月熊 创建的《王下 邀月熊的主题》 http://t.cn/Rq5y7e2 ( 想看更多?下载 @开发者头条app:http://t.cn/RA0H2i6 )








网路冷眼   网页版 2016-06-18 22:45
经验总结 深度学习 算法 博客 强化学习
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万物皆三NLP   网页版 2016-06-18 20:38
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爱可可-爱生活   网页版 2016-06-18 06:48
深度学习 算法 自然语言处理 论文 神经网络 问答系统
《Simple and Effective Question Answering with Recurrent Neural Networks》F Ture, O Jojic [Comcast Labs] (2016) http://t.cn/R5o34od








爱可可-爱生活   网页版 2016-06-18 04:48
深度学习 资源 Joan Bruna Strach 视频
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breezedeus   网页版 2016-06-18 22:21
深度学习 论文
DeepMind最新的论文 Learning to learn by gradient descent by gradient descenthttp://t.cn/R5KTA6D ,利用LSTM来学习其他模型训练时的更新策略,以便提升其他模型的训练速度








阿儁是个nerd   网页版 2016-06-18 22:07
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学堂在线   网页版 2016-06-18 22:00
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#十点一课#《数据挖掘: 理论与算法》http://t.cn/R5KlQCy讲授数据挖掘的基本概念与原理,包括关联规则挖掘、分类及预测、聚类及例外分析等内容。








爱可可-爱生活   网页版 2016-06-18 21:39
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samplingN   网页版 2016-06-18 13:01
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视觉机器人   网页版 2016-06-18 12:48
经验总结 算法 博客 统计
【机器学习】SigOpt网站机器学习方面的技术资料:http://t.cn/R5Ky2nC 贝叶斯优化、高斯过程、参数优化,还有博文类的:http://t.cn/R5Ky2n9 胜出华尔街:用贝叶斯优化调整交易模型,等等








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【争霸人工智能——Facebook如何超越谷歌和微软(下)】作为人工智能(AI)的后起之秀,Facebook毫不掩饰未来主导这一领域的野心。然而仅在不到三年前才正式涉足AI的Facebook,和早在1991年就研究机器学习的微软以及在AI领域长驱直入的谷歌相比,又有哪些底气去实现这一野心?http://t.cn/R5Kh3yq





Zodzod_张浩 网页版 转发于2016-06-18 11:22
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_散沙_Python玩家_   网页版 2016-06-18 09:29
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文因互联   网页版 2016-06-18 08:44
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《知识图谱学习小组第二周:知识表示》 第二周里我们学习知识表现的数据结构、JSON和YAML,易读知识的艺术、RDF和OWL、JSON-LD,并展望了知识图谱的高级语言。Github源链接 http://t.cn/R5og2j8第一期w2:知识表示 http://t.cn/R5og2ls







视觉机器人   网页版 2016-06-18 08:29
深度学习 代码 智能汽车
【深度学习】基于Caffe的自动驾驶技术。目前是演示根据道路来控制方向盘,还没有实际控制汽车。Caffe-Autopilo的C++t代码:http://t.cn/R5odx77 http://t.cn/R5odxhs .







爱可可-爱生活   网页版 2016-06-18 06:35
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爱可可-爱生活   网页版 2016-06-18 05:16
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《Modeling Images, Videos and Text Using the Caffe Deep Learning Library – YouTube》by Kate Saenko[University of Massachusetts] Part1:http://t.cn/R5onRuXPart2:http://t.cn/R5onRu6








洪亮劼   网页版 2016-06-18 05:02
会议活动 ICML 会议
今天我们读一篇ICML 2016的文章,来自四位Hulu的研发人员。核心内容是如何扩展Neural Autoregressive Distribution Estimator(NADE)到推荐场景。文章信息量比较足,在好几个标准数据集上做了实验,效果明显。 http://t.cn/R5onSrf








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2016-06-17 (1)
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【Google 在欧洲设立新的 AI 研究部门】Google 周四宣布在苏黎世设立专门关注机器学习的新研究部门,将对 3 个人工智能的关键领域:机器智能、机器感知和自然语言处理和理解,研究如何改进机器学习基础设施并投入实用。研究人员也将与语言学家密切合作推动自然语言理解。据悉 Google AI 的相关研究成果…全文: http://m.weibo.cn/1750070171/3987461648386944





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