机器学习日报 2017-05-03 当知识图谱“遇见”深度学习;(C++)实时多人关键点检测

解应春BW

机器学习日报 2017-05-03

• 当知识图谱“遇见”深度学习 @wx:人工智能学家
• (C++)实时多人关键点检测 @爱可可-爱生活
• 从编程的角度去理解逻辑回归 @IT技术头条
• 地平线机器人杨铭：深度神经网络在图像识别应用中的演化 @wx:机器之心
• Ian Goodfellow的NIPS 2016对抗生成神经网络教学讲座视频 @王威廉
  

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今日焦点 (5)
wx:人工智能学家   网页链接 2017-05-03 14:45
深度学习 知识工程 统计 知识库
「当知识图谱“遇见”深度学习」除了上述两类典型知识图谱表示学习模型之外，还有大量的其他表示学习模型。比如，Sutskever 等人使用张量因式分解和贝叶斯聚类来学习关系结构。 http://hao.memect.cn/2k

爱可可-爱生活   网页链接 2017-05-03 21:10
代码
【(C++)实时多人关键点检测】’OpenPose: A Real-Time Multi-Person Keypoint Detection And Multi-Threading C++ Library' GitHub: http://t.cn/Ra7BWGD ​

IT技术头条   网页链接 2017-05-03 19:02
算法 资源 回归 书籍
【机器学习：从编程的角度去理解逻辑回归】先从一本书说起吧 《机器学习实战》 作者在书中讲到逻辑回归的时候，用简短的语言介绍了一下理论之后，就给出了一段代码。然而就是这段代码把我带进了误区，也许不能叫误区，而是因为我自己的水平不够。后来在查... 详戳→ http://t.cn/Ra75uIN 作者→ (lc1...全文： http://m.weibo.cn/1748246753/4103396187713206 ​




wx:机器之心   网页链接 2017-05-03 14:46
深度学习 视觉 算法 应用 机器人 神经网络 杨铭
「地平线机器人杨铭：深度神经网络在图像识别应用中的演化」杨铭博士在机器之心线下活动 Interface 上做的一次题为「深度神经网络在图像识别应用中的演化」的演讲。 http://hao.memect.cn/2s

王威廉   网页链接 2017-05-03 13:50
会议活动 算法 Ian Goodfellow NIPS 谷歌 行业动态 会议 神经网络
谷歌研究员Ian Goodfellow的NIPS 2016对抗生成神经网络教学讲座在线视频：http://t.cn/RxxJF5A ​

最新动态
硅新社   网页链接 2017-05-03 23:01
应用 丁义珍 郭丈贵 机器人
2017-05-03，个人社交数据自动分析技术公司 Fama Technologies, Inc. (Los Angeles, CA, 90034) 完成融资 $2,695,507 美元，利用机器学习技术分析和匹配社交媒体信息和网上公开的个人资料，公司可以用来做智能招聘，政府和律师事务所也可以做相关人员的背景调查。#美国融资快讯#（新闻机器人...全文： http://m.weibo.cn/5130283857/4103456367405444...全文： http://m.weibo.cn/5130283857/4103456367405444 ​

硅谷猎头TomZhang 网页链接 转发于2017-05-03 23:07
这是典型的情报分析工具，可以用于智能招聘（侦测简历撒谎）、抓逃犯（比如丁义珍和郭丈贵）

张南_闻道勤行 网页链接 转发于2017-05-03 23:10
嗯，人物关系图谱和人物背景调查。可不只是招聘这种小事儿。譬如我们曾和国资委领导聊过，国资委要监管企业，就需要知道这些企业涉及的所有关系，交易是否有内幕。



爱可可-爱生活   网页链接 2017-05-03 21:22
算法 自然语言处理 代码 分类
【看似靠谱的文本分类对抗样本】’textfool - Plausible looking adversarial examples for text classification' by Bogdan Kulynych GitHub: http://t.cn/Ra7eLjG ​

冯志伟文化博客   网页链接 2017-05-03 20:36
经验总结 博客 语言学 朱晓丽
发表了博文《语义角色理论概述》语义角色理论概述原创2017-04-25朱晓丽世图语言学语义角色一般指谓词所描述的事件或活动中的参与者角色，在句法与语义研究中，这种参与者角色被赋予了许多不同的名称，如深http://t.cn/Ra7Rk9v ​

大数据BigData   网页链接 2017-05-03 17:12
自然语言处理
#IU大数据# 文本挖掘的http://t.cn/RfIBIAz主要支撑技术：自然语言处理和机器学习由于处理的对象是半结构化或非结构化的文档,自然语言处理技术成为实现生物医学文本挖掘的主要技术手段。 　　(1)自然语言处理技术自然语言处理是主要研究人与计算机交际中的语言问题的-N学科。“自然语言处理要研制表示...全文： http://m.weibo.cn/2854372157/4103368613877686 ​




数据挖掘与数据分析   网页链接 2017-05-03 14:56
深度学习
【深入浅出，一篇超棒的机器学习入门文章】本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习，并且上手相关的实践。1.一个故事说明什么是机器学习 2.机器学习的定义 3.机器学习的范围 4.机器学习的方法 5.机器学习的应用–大数据 6.机器学习的子类–深度学习 7.机器学习的父类–人工...全文： http://m.weibo.cn/1784501333/4103334330256255 ​




wx:机器之心   网页链接 2017-05-03 14:46
算法 集成学习
「业界 | 随机森林算法预测法官判决，准确度优于人类水平」在人工智能律师之后，科学家们开发出了一种利用最高法院数据库和随机森林算法构建的法官判决预测系统，该系统在判决预测上甚至要比法律专家还准得多。 http://hao.memect.cn/2v

wx:人工智能学家   网页链接 2017-05-03 14:44
算法 行业动态 神经网络
「一个AI芯片适配所有设备，巨头们的开发大赛已经开始 | 全球聚焦」谷歌、Facebook和微软等公司目前仍可以使用标准电脑芯片，也就是我们常说的CPU来保证神经网络的正常运行。 http://hao.memect.cn/2j

爱可可-爱生活   网页链接 2017-05-03 14:05
进化计算 算法 代码 神经网络
【神经网络/遗传算法进化显示器】’Bot Evolution - An interesting display of evolution through neural networks and a genetic algorithm' by Michael J Welsh GitHub: http://t.cn/RXsBr08 ​

爱可可-爱生活   网页链接 2017-05-03 13:42
经验总结 算法 应用 自然语言处理 博客 分类 数据库 信息检索
【Elasticsearch轻松文本分类】《Text Classification made easy with Elasticsearch | Elastic》by Saskia Volahttp://t.cn/RahB79C pdf:http://t.cn/RahB79W ​




专注云计算   网页链接 2017-05-03 11:36
经验总结 自然语言处理 David Robinson Python 博客 数据科学
【R和Python中的文本挖掘：8个入门小贴士】就像 StackOverflow 的数据科学家 David Robinson 在他的博客中说的那样，“当我看到一个假设 […] 我就迫不及待地想要用数据验证它”。你也应该像他那样对文本保持好奇心。 http://t.cn/RahX8Nx ​

西瓜大丸子汤   网页链接 2017-05-03 10:18
知识工程 Tim Berners-Lee 语义网
Tim Berners-Lee作为万维网（World Wide Web，简称Web）的发明人而为人所知，也因此获得了2016的图领奖。但他的贡献并不止于Web。他过去二十多年的工作，大体可分为三个阶段。第一阶段从1989年到1999年，主要的精力在Web本身（互联的文档）的发明和推广。第二阶段从1999年到2009年，主要在推广语义网（...全文： http://m.weibo.cn/1932835417/4103264193177296 ​


西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2017-05-03 11:33
互联的文档、互联的知识、互联的社会，这三件事每一件事的意义都比上一件更大。Tim Berners-Lee的历史贡献，先远远没有被大多数人理解。图灵奖所代表的Web的贡献，只是其中很小的一部分。



新浪科技   网页链接 2017-05-03 09:42
算法 新闻
#科技鲜闻#【小牛老板库班买入Twitter股票：因看好其AI前景】美国亿万富翁投资者马克·库班称，在Twitter启动人工智能业务之后，他已开始买入Twitter股票。受此消息影响，Twitter股价周二上涨近4%。Twitter正在利用计算机算法去打击网络骚扰行为，并封杀平台上多次违规的用户。http://t.cn/Rahzm1V ​