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发表于 2016-10-9 09:38:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2016-10-06
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今日焦点 (5)
机器学习研究会   网页链接 2016-10-06 18:03
算法 神经网络
【学习】漫谈四种神经网络序列解码模型【附示例代码】 http://t.cn/RVz3xsK




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-06 22:17
【人工智能发展三大阶段】《Three Stages of AI》by Amit Paka http://t.cn/RVZMJ0t




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-06 14:35
深度学习 应用 Frank Brinkkemper 信息检索
【面向音乐的六大深度学习工具解析:Magenta/DeepJazz/BachBot/FlowMachines/WaveNet/GRUV】《Analyzing Six Deep Learning Tools for Music - The Asimov Institute》by Frank Brinkkemperhttp://t.cn/RVzCzMK




视觉机器人   网页链接 2016-10-06 11:55
深度学习 视觉 算法 资源 自然语言处理 课程 凸优化
深学习主题课程,Topics Course on Deep Learning,http://t.cn/RVzM80I 这个主题目的是提出建立高维数据稳定表达,比如图像,文本和音频。我们将深入到深度学习这个主题,从监督和无监督的学习讨论最新进展。特别重点将放在卷积结构,不变性学习,无监督学习和非凸优化。




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-06 06:13
会议活动 自然语言处理 COLING 代码 会议 论文
《Hierarchical Memory Networks for Answer Selection on Unknown Words》J Xu, J Shi, Y Yao, S Zheng, B Xu, B Xu [Chinese Academy of Sciences (CAS)] (COLING 2016) http://t.cn/RVzzqYm GitHub:http://t.cn/RVzzqYu




最新动态
199IT-互联网数据中心   网页链接 2016-10-06 22:53
【“人工智能+”产业深度研究(附报告)】智能包含感知能力、记忆与思维能力、学习和自适应能力、决策与行为能力。人工智能是计算机科学的一个分支,分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。 从目前人工智能的应用场景来看,当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能。http://t.cn/RVzzid6




ImportNew   网页链接 2016-10-06 20:00
算法
《Apache Mahout:经典机器学习算法库》Mahout 是 Apache Software Foundation旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。http://t.cn/RVzkZ6m( 本资源由 云中游 整理,您也想贡献一份力量?欢迎加入我们 » http://t.cn/RU3fXFR




不一样的美男子哼   网页链接 2016-10-06 17:22
经验总结 深度学习 算法 Roy Zhou 博客 强化学习 神经网络
Notes on Sequence Level Training with Recurrent Neural Networks | Roy Zhou's Blog 分享一个关于强化学习用于seq2seq的论文阅读note http://t.cn/RVzQjfm




视觉机器人   网页链接 2016-10-06 16:11
深度学习 算法 分布式学习 神经网络
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王四哥达家码   网页链接 2016-10-06 15:55
深度学习 算法 神经网络
据悉,经过Deepmind,LinkedIn和People magazine三方联合进行的233层深度神经病网络人工痴能模型研究有了惊人发现:每次霉霉姐换男友之后,@灵感之源 都会换工作。# IKnowYouWereTrouble#




Wenpeng_Yin   网页链接 2016-10-06 15:52
公告板 算法 自然语言处理 机器翻译 神经网络 招生 祝福
广告: 慕尼黑大学NLP组招一个博后和一个博士生,主攻神经网络机器翻译。帖子: http://t.cn/RVzWZdV, 老板美国人, 人很nice专业强悍,经费多得让我老板眼馋.....欢迎天朝小伙伴儿们来占领这个生活质量世界第三的城市...[哈哈]@我爱机器学习 @龙星镖局 @52nlp @机器学习DeepLearning


龙星镖局 网页链接 转发于2016-10-06 16:07
含泪转发扩散,羡慕年轻人有这么好的机会哈。我是再没有成为博士的可能了,只能默默膜拜和祝福博士们了



36氪   网页链接 2016-10-06 14:00
深度学习 Roger Parloff
【行业】过去4年,大范围的日常技术在质量方面已经取得了巨大突破。这背后基本上都有深度学习的影子。到底什么是深度学习?深度学习是如何发展到今天的?这一路上它都经历了哪些关键时刻?Roger Parloff的这篇深度学习简史可以让我们全面了解。鉴于篇幅较长,我们分上下两篇刊出,这是上篇。...全文: http://m.weibo.cn/1750070171/4027581009277478




华尔街见闻APP   网页链接 2016-10-06 13:06
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【《疑犯追踪》成真:大数据+云计算 CIA称可提前预测社会动乱 】CIA新晋成立的“数字创新”部门已初显成效,负责人称对社会不稳定因素的预测已能够提前至3到5天。该部门旨在采用先进算法和分析网络处理大数据,并通过云计算和机器学习等技术将信息联结整合,使事件以清晰的方式推演出来,从非法资金流...全文: http://m.weibo.cn/1875034341/4027567524403091




Teaonly   网页链接 2016-10-06 12:51
深度学习 代码
搞定 Caffe 模型 权重参数文件 到 Caffe 模型的迁移,只要会写相同的网络文件,各种框架模型之间迁移是非常简单的,只需要把Conv, Linear, BN这三种权重迁移搞定即可。 代码参考:http://t.cn/RVz6tqB




PaperWeekly   网页链接 2016-10-06 10:29
论文
#cs.CL daily##TensorFlow# 本文系统的剖析了TensorFlow的计算图架构和分布式执行模型,并且系统地对比了TF和其他框架的性能。本文的结论对于框架选择困难的童鞋有一定参考意义,内容对于有志于深挖TF原理和想开发框架的童鞋具有较强的指导意义。 A Tour of TensorFlow http://t.cn/RVz5vN2




视觉机器人   网页链接 2016-10-06 09:37
会议活动 视觉 ECCV 代码 会议 教育网站 李飞飞
可用于实时的快速风格转移,代码:http://t.cn/RVP4ETG 基于李飞飞团队ECCV2016论文:Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution,http://t.cn/RVz4Bwk 之前另一种实现代码:http://t.cn/RqxxDjd




王小川_MATLAB   网页链接 2016-10-06 09:04
算法 分类
#MATLAB R2016b# 新版本亮点之四:Classification Learner,一键生成30个模型,支持code-generation,同时支持并行运算,啧啧,现阶段我唯一使用MATLAB的理由。@MATLAB




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-06 08:20
算法 Bradley Efron Trevor Hastie 教育网站 数据科学 统计
【计算机时代统计力学:算法,证明与数据科学】《Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence and Data Science》by Bradley Efron, Trevor Hastie (2016) http://t.cn/RVz2e70




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-06 06:27
算法 自然语言处理 Adam Mickiewicz Moses Machine Translation 代码 机器翻译 论文 神经网络
《Is Neural Machine Translation Ready for Deployment? A Case Study on 30 Translation Directions》M Junczys-Dowmunt, T Dwojak, H Hoang [Adam Mickiewicz University in Poznan & Moses Machine Translation CIC] (2016) http://t.cn/RV75xTg GitHub:http://t.cn/R5adp6n




爱可可-爱生活   网页链接 2016-10-06 06:10
深度学习 算法 代码 论文 神经网络
《Caffeinated FPGAs: FPGA Framework For Convolutional Neural Networks》R DiCecco, G Lacey, J Vasiljevic, P Chow, G Taylor, S Areibi [University of Toronto & University of Guelph] (2016) http://t.cn/RVzzLDaGitHub:http://t.cn/RVzzLDX



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