机器学习日报 2016-11-07 ECCV16视频性格分析竞赛冠军团队分享；深度学习没有解决的理论问...

解应春BW

机器学习日报 2016-11-07

• ECCV16视频性格分析竞赛冠军团队分享 @爱可可-爱生活
• 深度学习没有解决的理论问题 @新智元
• 基于LightFM的Learning to Rank实践 @爱可可-爱生活
• PCA教程 @爱可可-爱生活
• 句子级唇语翻译网络LipNet @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-07 19:12
会议活动 深度学习 视觉 ECCV 会议 魏秀
《ECCV16视频性格分析竞赛冠军团队分享》by 魏秀参 via:深度学习大讲堂 http://t.cn/Rf7CUe4

新智元   网页链接 2016-11-07 17:56
会议活动 深度学习 ICLR 会议 田渊栋
田渊栋：深度学习没有解决的理论问题（附 ICLR 论文 3 篇）http://t.cn/Rf7XEkB




爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-07 14:29
经验总结 应用 Ethan Rosenthal 博客 信息检索
【基于LightFM的Sketchfab模型Learning to Rank实践】《Learning to Rank Sketchfab Models with LightFM》by Ethan Rosenthal http://t.cn/RfhEq3R

爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-07 08:41
经验总结 算法 资源 Dan Vatterott PCA Python 博客 课程
【PCA教程(Python)】《PCA Tutorial》by Dan Vatterott http://t.cn/RfhVHx9

爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-05 06:06
深度学习 视觉 资源 视频
【句子级唇语翻译网络LipNet】《LipNet: Sentence-level Lipreading》Y M. Assael, B Shillingford, S Whiteson, N d Freitas [University of Oxford & Google DeepMind & CIFAR] (2016) http://t.cn/RVF0Gri Videos:http://t.cn/RVF04Y4 http://t.cn/RVF0Grq .




最新动态
Coding   网页链接 2016-11-07 22:05
算法
MIT 计算机科学和人工智能实验室和 Stony Brook 大学的研究人员开发了一套新系统，自动对为单核开发的普通程序优化运行在多核芯片上，能保证以更快的速度产生与单核芯片相同的结果。研究人员对多种算法进行了测试，结果显示自动并行化的程序比原始程序快了3到11倍。他们的新系统被称为 Bellmania（PDF ...全文： http://m.weibo.cn/5153943878/4039299521411122




GoT6   网页链接 2016-11-07 21:54
会议活动 深度学习 应用 资源 自然语言处理 EMNLP PDF 会议 推荐系统
刚在奥斯汀结束的EMNLP'16与推荐系统相关的长短文各一篇：1）Transferring User Interests Across Websites with Unstructured Text for Cold-Start Recommendation [Huang & Lin,国立台大] http://t.cn/Rf7B2Aj 2）Learning to refine text based recommendations (recurrent convolutional) ...全文： http://m.weibo.cn/2536116592/4039296782622546

爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-07 20:42
深度学习 算法 资源 Python 课程 神经网络
爱可可老师24小时热门分享：1、【(无需博士学位的)Tensorflow/深度学习实践教程】2、【《增强学习导论(第二版)》Python代码】3、【MTCNN基于Caffe(C++) API的实现】4、【Pandas教程：Python数据分析】5、【为什么Dropout能防止深度网络过拟合】…… http://t.cn/Rf7l0WV




199IT-互联网数据中心   网页链接 2016-11-07 18:16
深度学习 视觉 语音 自然语言处理
【最值得关注的10家中国AI创业公司】新智元报告显示，中国AI创业公司数量约200-250家，估值最高的为今日头条，估值约500亿元，绝大多数融资仍处于天使轮或者A轮。语音和视觉依然是AI创业的两大方向，深度学习/机器学习都占据了绝对重要的地位，其次是计算机视觉、自然语言处理和语音识别。...全文： http://m.weibo.cn/1787567623/4039241841993183

自动化网官方微博   网页链接 2016-11-07 17:05
应用 机器人
【 李德毅：真正能够教机器人开车的是驾驶员 】在2016中国(杭州)#人工智能#产业发展论坛”上，中国工程院院士李德毅表示，真正能够教机器人开车的应该是驾驶员，有经验的驾驶员长期与车互动，机器驾驶脑在驾驶员开车时应该进行自学习，将“脑和机器融合在一起”，开创自学习板块。http://t.cn/Rf7Icm2

视觉机器人   网页链接 2016-11-07 16:39
深度学习 教育网站 智能汽车
普林斯顿，人工智能自动驾驶汽车的项目，DeepDrive，self-driving car AI，http://t.cn/RVBwUr1 包括模型、80GB数据、Tips and Tricks等，论文：DeepDriving: Learning Affordance for Direct Perception in Autonomous Driving 项目:http://t.cn/R2fQuEG http://t.cn/Rf74OXm .




机器之心synced   网页链接 2016-11-07 15:54
算法 Python 神经网络
机器学习入门必备：如何用Python从头实现感知器算法 http://t.cn/Rf7Z0KJ → 感知器算法是最简单的人工神经网络形式之一，可用于两个类别的分类问题，也能为以后开发更大的神经网络奠定基础。




机器之心synced   网页链接 2016-11-07 15:09
会议活动 算法 ICLR 行业动态 会议 神经网络
谷歌ICLR 2017论文提出超大规模的神经网络：稀疏门控专家混合层 http://t.cn/Rfhedi8 → OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS




视觉机器人   网页链接 2016-11-07 14:17
算法 Kaggle 代码
Kaggle一项比赛冠军的算法方案，比赛的挑战是检查一对画，并确定他们是否出自于同一位艺术家，貌似和检测赝品功能类似。Winning solution for the Kaggle competition Painter by Numbers 代码：http://t.cn/RVeRmUL Kaggle竞赛：http://t.cn/RqYnGu9

Google谷歌爱好者   网页链接 2016-11-07 13:26
深度学习 视觉
近日，牛津大学、Google DeepMind 和加拿大高等研究院（CIFAR）联合发布了一篇同样具有重要价值的论文，介绍了利用机器学习实现的句子层面的自动唇读技术 LipNet。该技术将自动唇读技术的前沿水平推进到了前所未有的高度。http://t.cn/Rfhj4sh




刘铁岩   网页链接 2016-11-07 10:45
深度学习 算法 主题模型
【微软研究院机器学习组诚招各路英才】我们的主要研究方向：深度学习、增强学习、分布式机器学习、基于图的机器学习、符号学习等！微软分布式机器学习工具包、微软图引擎、LightLDA、LightGBM等重量级开源工具和算法均出自我们之手。想从事世界级的机器学习研究，赶紧联系我们吧！http://t.cn/RfhaAZj




爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-07 08:43
深度学习 算法 神经网络
【为什么Dropout能防止深度网络过拟合】《Why dropouts prevent overfitting in Deep Neural Networks》by vivek yadav @vivek.yadav/why-dropouts-prevent-overfitting-in-deep-neural-networks-937e2543a701">[url]http://t.cn/RfhVnWm[/url]

爱可可-爱生活   网页链接 2016-11-07 06:26
深度学习 Fan Wu Geoffrey Hinton 代码
【用TensorFlow实现Fast Weights】’AssociativeRetrieval - TensorFlow implementation of Fast Weights' by Fan Wu GitHub: http://t.cn/RfhqlGD ref:《Using Fast Weights to Attend to the Recent Past》J Ba, G Hinton… (2016) http://weibo.com/1402400261/Ef6QS4w0G

洪亮劼   网页链接 2016-11-07 03:07
会议活动 David Blei NIPS 会议
今天我们来读一篇NIPS 2016的文章，来自David Blei的组。讲的是如何把Reparameterization Gradients，也就是近期比较流行的一个Variational Inference解决Non-conjugacy问题的一个方法，扩展到一般情况下，对所有分布都可以使用。文章比较理论化，建议泛读。 http://t.cn/Rfh4RUV




hankcs   网页链接 2016-11-07 01:23
视觉 算法 可视化 神经网络
【CS229编程4：训练神经网络】斯坦福ML（Matlab）公开课，实现上次遗留的反向传播算法，并应用于手写数字识别，这次的看点是隐藏层的可视化，以及随机初始化参数的一些讲究。简介神经网络上次实现了前向传播，但模型参数是别人给的。这次实现学习参数反向传播算法…http://t.cn/RfhLeEF