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机器学习日报 2017-04-07 谷歌提出协同机器学习:通过分散的手机更新同一个云端模型

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发表于 2017-4-13 15:19:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2017-04-07
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今日焦点 (5)
爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-07 06:10
深度学习
【深度学习(arXiv)文献专题站】”Today's Deep Learning” http://t.cn/R6B3rwU




爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-07 18:52
视觉 代码 教育网站
【MIT场景(图像)语义分割/解析Benchmark】“MIT Scene Parsing Benchmark” http://t.cn/R6dqKmRGitHub(Development kit):http://t.cn/R6dqKm8




微软亚洲研究院   网页链接 2017-04-07 16:59
深度学习 Geoffrey Hinton Yann Lecun Yoshua Bengio
【对话Yoshua Bengio】今年年初,深度学习先驱Yoshua Bengio成为了微软人工智能研究顾问。Bengio 自1993年后在蒙特利尔大学任教,与Yann LeCun、Geoffrey Hinton并称“深度学习三巨头”。最近,Bengio来到微软雷德蒙园区,从多角度分享了他对深度学习的一些看法。 http://t.cn/R6rspUU


微软亚洲研究院 网页链接 转发于2017-04-07 17:00
Bengio分享了他对于深度学习应用,人工智能将如何辅助人类,以及大脑工作方式对深层神经网络的影响等问题的看法。他表示,深度学习正改变过去几十年间人们对人工智能的观念,并在各类应用中取得了惊人突破。将一些理念从相对传统的方式转向人工智能、实现两者的整合,深度学习能够对一些好的想法兼收并蓄。



爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-07 13:56
经验总结 资源 Brendan Mcmahan Daniel Ramage 博客 行业动态
《Research Blog: Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data》by Brendan McMahan, Daniel Ramage http://t.cn/R6BkMcX pdf:http://t.cn/R6rWmsp《谷歌提出协同机器学习:通过分散的手机更新同一个云端模型》via:@机器之心synced http://t.cn/R6rWmsN


张南_闻道勤行 网页链接 转发于2017-04-07 14:08
将每一个终端都变成智能的一部分,这会导致一个结果:地球作为一个整体具有一定智能。可能的后果也在科幻作品中讨论了很多次:天网,博格人,少数派报告。



爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-07 06:22
【高质量免费数据集列表】“Datasets | webhose.io” http://t.cn/R6B1aqa




最新动态
网路冷眼   网页链接 2017-04-07 23:32
自然语言处理
【OpenAI"巧妙"发现无监督情感神经元,可利用文本检测用户情感】OpenAI在官网公布了一项最新的研究成果,介绍了一个可以高效学习情感表征的无监督系统,目前能够预测亚马逊评论中的下一个字符。http://t.cn/R6rnCgh




网路冷眼   网页链接 2017-04-07 22:36
经验总结 深度学习 算法 博客 代码 神经网络
【Open sourcing Sonnet – a new library for constructing neural networks】http://t.cn/R6dHKjx Sonnet:一个构建神经网络的新开源库,Sonnet是建立在TensorFlow之上的构建复杂神经网络的库。源代码GitHub地址:http://t.cn/R6g7fqP




网路冷眼   网页链接 2017-04-07 22:24
【Google Tensorflow-based federated learning: ML without centralized data】http://t.cn/R6gvUkn 基于Google Tensorflow的联合学习:无需集中数据的机器学习。标准机器学习方法要求将培训数据集中在一台机器或数据中心中。 而Google已经构建了最安全和最强大的云基础设施之一来处理这些数据,使服...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4094025055520449...全文: http://m.weibo.cn/1715118170/4094025055520449




自动化网官方微博   网页链接 2017-04-07 19:28
深度学习
#深度学习#DARPA拟设立名为“终身机器学习”(L2M)的新项目。该项目的技术目标是开发下一代机器学习技术,使机器系统能在预先设定的限制范围内,从新环境中学习并加以应用,从而变得更完善更可靠。这种持续自主学习的能力可帮助系统在没有预编程与训练的情况下适应新情景。http://t.cn/R61hX0S




爱可可-爱生活   网页链接 2017-04-07 18:19
Lao Github 代码 统计
【PyMC3贝叶斯认知建模(《Bayesian Cognitive Modeling: A Practical Course》源码PyMC3移植版)】’Bayesian Cognitive Modeling in PyMC3 - PyMC3 codes of Lee and Wagenmakers' Bayesian Cognitive Modeling - A Pratical Course' by Junpeng Lao GitHub: http://t.cn/R6dUAo9




数盟社区   网页链接 2017-04-07 16:02
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财新网   网页链接 2017-04-07 15:23
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@财新视频 【出门问问CEO:主要专注于车载语音交互】人工智能公司出门问问CEO李志飞表示,该公司在汽车AI领域主要专注于语音交互方面,用户可以通过语音命令调整导航目的地等。汽车与AI结合主要需三步,升级硬件、实现功能运转,最后通过积累使用数据实现智能推荐等功能。 http://t.cn/R6rmU06




IT技术头条   网页链接 2017-04-07 15:21
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【机器学习-scikit learn学习笔记】scikit-learn官网:http://t.cn/SMzAoZ 通常情况下,一个学习问题会包含一组学习样本数据,计算机通过对样本数据的学习,尝试对未知数据进行预测。 ... 详戳→ http://t.cn/R6rSwPH 作者→ (Fndroid) ​




上海纽约大学NYUShanghai   网页链接 2017-04-07 13:45
会议活动 深度学习 Yann Lecun 活动
3月24日,Facebook人工智能实验室主任、纽约大学终身教授、美国国家工程院院士Yann LeCun,在上海纽约大学举办了学术讲座和嘉宾座谈,现场座无虚席。我们整理出了讲座与座谈精华,请点击链接,了解Yann LeCun谈人工智能发展前景。http://t.cn/R6rOSFf




新智元   网页链接 2017-04-07 12:10
行业动态
【新智元导读】谷歌的论文《数据中心的 TPU 性能分析》(In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit)从技术角度详述了 TPU 能给机器学习带来怎样的提升。Infoworld 的高级编辑 Serdar Yegulalp 撰文以深入浅出的方式简述了 TPU 对于机器学习的意义,以及对于谷歌的意义。作者认...全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4093870486820889




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【新智元导读】 OpenAI 的研究员今天在博客上宣布,他们开发了一个无监督学习的系统,能够很好地对情感进行表征。在数据集 Stanford Sentiment Treebank上,他们获得了当下行业内最高的情感分析准度。现在论文和代码已经公开。在研究的过程中,他们还发现,算法中实际上存在着一种高度预测情绪值的“情...全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4093870009052417




ChatbotsChina   网页链接 2017-04-07 11:30
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ArnetMiner   网页链接 2017-04-07 09:57
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【分享】《Key Phrase Extraction from Tweets》利用NLP技术对川普的Twitter文章进行关键词提取http://t.cn/R6rwD2s 作者:Anup Nair 来源:Datascience+ ​




小村长zack   网页链接 2017-04-07 09:38
深度学习 何之源
样本不均衡对得到的结果影响很大,其中当某一类数据较多或者数据呈指数分布就完全不work了,此外,过采样(对较少样本直接复制以增大数据源)能够有效改善结果。 训练集样本不平衡问题对CNN的影响 - 我的AI实验田(分享自 @知乎 专栏) · 作者:何之源 http://t.cn/Rxu7sGt




MEMSensor   网页链接 2017-04-07 07:23
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日立利用人工智能开发图像分析技术,应用于实时人体检测和跟踪:http://t.cn/R6BdOto 据麦姆斯咨询报道,日立(HITACHI)宣布开发出使用AI(人工智能)的检测和跟踪技术,通过超过100种(如性别、衣服颜色或携带物品等)外部特征实时识别个体,并可以立即检测和跟踪要寻找的个体。 ​





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