机器学习日报 2017-03-04 卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现;贝叶斯学习前沿进展

解应春BW

机器学习日报 2017-03-04

• 稀疏SVD多种实现比较：LAPACK/ARPACK/SVDLIBC/PROPACK @爱可可-爱生活
• 贝叶斯学习前沿进展 @网路冷眼
• 卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现 @机器学习研究会
• 谷歌使用深度学习帮助病理学家检测癌症，算法得分高达89% @机器之心synced
• 2010-2017最全KDD CUP赛题回顾及数据集下载 @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 2017-03-04 16:15
经验总结 算法 Jake Vanderplas Python 博客 矩阵
【(Python)稀疏SVD多种实现比较：LAPACK/ARPACK/SVDLIBC/PROPACK】《Sparse SVDs in Python》by Jake Vanderplas http://t.cn/RiaZifA ​

网路冷眼   网页链接 2017-03-04 23:08
算法 资源 课程 统计 朱军
【清华大学计算机科学与技术系朱军教授：机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法】中国人工智能学会AIDL第二期【人工智能前沿讲习班】在北京中科院自动化所举行，来自清华大学计算机科学与技术系的朱军副教授做了题为《贝叶斯学习前沿进展》的开场分享。http://t.cn/RiaI3XG ​




机器学习研究会   网页链接 2017-03-04 20:27
深度学习 算法 李理 神经网络
【推荐】李理：卷积神经网络之Batch Normalization的原理及实现 http://t.cn/Ria9ed3 ​




机器之心synced   网页链接 2017-03-04 13:34
深度学习 算法 行业动态
谷歌使用深度学习帮助病理学家检测癌症，算法得分高达89% http://t.cn/RiXmPwN → 为了解决时间有限和诊断不一致的问题，我们研究了如何将深度学习应用到数字化病理学中，通过创造自动检测算法来自然地补充病理学家工作流。 ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-04 07:03
会议活动 KDD 会议
《2010-2017最全KDD CUP赛题回顾及数据集下载》via:@阿里云云栖社区 http://t.cn/RiXA367 ​




最新动态
机器学习研究会   网页链接 2017-03-04 20:27
特征工程
【学习】使用sklearn做特征工程 http://t.cn/Ria9sAh ​




刘知远THU   网页链接 2017-03-04 15:32
会议活动 视觉 知识工程 资源 CVPR PDF 会议 论文 知识提取
[推荐] 知识表示学习的思想（TransE）已经被成功应用于视觉关系抽取（Visual Relation Extraction ），CVPR 2017最新论文 Visual Translation Embedding Network for Visual Relation Detection http://t.cn/RiavOtE 。视觉关系和语义关系既有重叠又有互补，未来会有很多有趣的问题值得探索。 ​

爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-04 15:22
经验总结 深度学习 算法 应用 博客 行业动态 机器人 预测
【2017 AI初创五大预测：机器人完蛋、深度学习商品化、AI成VC的“清洁技术”翻版、机器学习即服务(MLaaS)面临二次败局、全栈垂直AI初创实际运作】《Five AI Startup Predictions for 2017 | Bradford Cross》by bradford cross http://t.cn/RiXsisc ​

机器之心synced   网页链接 2017-03-04 13:59
深度学习
DeepMind 连发两文 http://t.cn/RiX3rAe → 从可微分界树构建深度最近邻表征到合成梯度与解耦神经接口的深入研究 ​




PaperWeekly   网页链接 2017-03-04 09:05
自然语言处理
PaperWeekly 第二十七期 | VAE for NLP - 第二十四期的「GAN for NLP」一文中对 GAN 在 NLP 中的进展做了详细的介绍，本期PaperWeekly作为姊妹篇，对 VAE 在 NLP 的应用方面挑选了最具有代表性的几篇 paper 进行介绍。 http://t.cn/RiX5lAj ​




爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-04 06:18
深度学习 算法 论文 神经网络
《Understanding Synthetic Gradients and Decoupled Neural Interfaces》W M Czarnecki, G Świrszcz, M Jaderberg, S Osindero, O Vinyals, K Kavukcuoglu [DeepMind] (2017) http://t.cn/RiXZmDu ​

爱可可-爱生活   网页链接 2017-03-04 05:23
算法 论文 神经网络
《Using Synthetic Data to Train Neural Networks is Model-Based Reasoning》T A Le, A G Baydin, R Zinkov, F Wood [University of Oxford & Indiana University] (2017) http://t.cn/RiXzUzL Home:http://t.cn/RiXzUz2 ​