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发表于 2016-8-13 21:54:12 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2016-08-12
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陈利人   网页链接 2016-08-12 23:44
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随机采样方法整理与讲解(MCMC、Gibbs Sampling等) http://t.cn/RtlLfdi




我爱机器学习   网页链接 2016-08-12 21:59
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[牛津计算机系主任讲的两个AI研究方法是啥?]http://t.cn/RtWCwsO by 雷锋网 为了能够让人工智能去理解更高阶段的信息,目前学术界主要有两种方式:神经型AI解决方式和符号型AI解决方式。还有一篇,[牛津计算机系主任:AI中符号主义和神经网络应融合发展] http://t.cn/RtWJVDe




机器之心synced   网页链接 2016-08-12 20:51
Greg Corrado
Google Brain团队Reddit问答全录:改变世界的技术、模型、团队与愿景 http://t.cn/RtWgG8m 选一个问题:要在人工智能上取得成功,需要很擅长数学吗? Greg Corrado:这要看「擅长数学」和「在人工智能上取得成功」是什么意思了。 if "在人工智能上取得成功" == "使用机器学习开发出一些有趣的东西": ...全文: http://m.weibo.cn/3996876140/4007753120940081




breezedeus   网页链接 2016-08-12 09:36
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我爱机器学习   网页链接 2016-08-12 08:38
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[为什么随机性对于深度学习如此重要?]http://t.cn/RtOFCpI 随机在机器学习领域就是非常有效的,比如Bagging、Random Forest、MCMC、E&E等等,在Deep Learning同样不例外,比如本文提到的Dropout等。




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刘铁岩   网页链接 2016-08-12 21:26
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NIPS越来越疯狂了,今年竟然有2500篇投稿,3000多位审稿人!今天录用结果终于出来了,我们组有三篇关于深度学习和分布式机器学习的论文入选,分别是关于超级紧凑的RNN模型,基于强化学习的无监督机器翻译,以及超低通信代价的并行决策树算法。欲知详情,12月西班牙见!




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#ACL2016# 总结:1. LSTM是很难打败的基线模型,无论是在传统parsing还是新兴的阅读理解任务;2. 出色论文和普通论文的区别往往在对结果的分析,是否得到了对任务或语言现象的新认识;3.会议组织形式上,报告改为15分钟挺好,能听更多报告,但晚餐+poster由于吃饭聊天往往导致能看的poster不多。




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头条实验室科学家李磊:准确率更高的问答系统和概率程序语言 http://t.cn/RtWg4W9 李磊是今日头条实验室科学家,原百度美国深度学习实验室少帅科学家。卡耐基梅隆大学计算机系博士,曾在加州大学伯克利分校作博士后研究。李磊博士的研究论文在 IJCAI 等学术会议上多有收录,如今正在召开的 ACL 2016 同...全文: http://m.weibo.cn/3996876140/4007752982261847




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黄渊普   网页链接 2016-08-12 18:11
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国际人工智能联合大会主席,牛津大学-Google Deepmind联合实验室主任Michael Woodrige教授的报告,讲了讲深度学习的局限和硬伤,以及通往强人工智能之路的其他可能尝试. http://t.cn/z8A98Qu




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【recommenderlab 包实现电影评分预测】(分享自@百度文库)recommenderlab 是 R 语言非常强大的包,能帮助使用者针对评分数据或者 0-1(不喜欢/喜欢)二分数据开发和测试推荐算法...阅读全文请戳右边http://t.cn/RtWqXvZ




ICT_朱亚东   网页链接 2016-08-12 09:46
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