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机器学习日报 2015-06-21 CNN用于视觉识别;深度生成式图像模型; text modeling;可扩展深度学习...

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发表于 2015-6-22 11:28:18 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2015-06-21

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今日焦点 (5)


蒋振超   网页版 2015-06-21 20:24
算法 深度学习 教育网站
除了Vanilla update, Momentum update,Nesterov Momentum这三种SGD之外,类似的优化方式还有:windowgrad,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam。http://t.cn/R7gsgAM 这个网站给出了前6个在MNIST上的比较曲线,总体上adadelta效果略胜一筹。





爱可可-爱生活   网页版 2015-06-21 15:18
视觉 深度学习 论文
【论文:Facebook的深度生成式图像模型】《Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks》E Denton, S Chintala, A Szlam, R Fergus [Facebook] (2015) http://t.cn/R2uy6oE





爱可可-爱生活   网页版 2015-06-21 15:01
深度学习 Python 代码
【基于Theano的可扩展深度学习框架deepy】”deepy: Highly extensible deep learning framework based on Theano” GitHub:http://t.cn/R23to1R





张辛欣   网页版 2015-06-21 08:19
自然语言处理 机器翻译
分享:纽约时报周末杂志两周前是数码专刊,其中这篇关于翻译问题的读着觉得挺有意思。翻译家,软件工作者,对“机器翻译”有兴趣有看法的朋友以为? 中译标题 “翻译是一门艺术或数学问题?”我直接从google 翻译套过来 : http://t.cn/R23ahPo(英文)




PoetNiu   网页版 2015-06-21 01:25
资源 会议活动 自然语言处理 KDD PDF 会议 主题模型 教育网站
#KDD2015# Accepted Papers http://t.cn/R2VbOWs 其中两篇关于text modeling: 【Diversifying Restricted Boltzmann Machine for Document Modelinghttp://t.cn/R235p6h 】 【Dynamic Topic Modeling for Monitoring Market Competition from Online Text and Image Data http://t.cn/R235p6z







最新动态
2015-06-21 (14)


蒋振超   网页版 2015-06-21 20:14
算法 神经网络
三种梯度下降方式,Vanilla update, Momentum update,Nesterov Momentum。比起原理:http://t.cn/R21zf9O,更想知道这三者分别适用于什么样的情况,求解答





晓如微博   网页版 2015-06-21 17:19
公告板 自然语言处理 问题
请教这方面专家,从文本提取entities的有什么样比较好的工具包?




梁斌penny 网页版 转发于2015-06-21 19:08  回复 @龙星镖局 “中文还是英文?”
中文实体提取API需求蛮大的,这个东西不好做,我做了一个核心词提取API,pullcore.com,深知这里面水很深,模型的方法,规则的方法都有不足


龙星镖局 网页版 转发于2015-06-21 19:11  回复 @梁斌penny “中文实体提取API需求蛮大的,这个…”
要不然百度会养那么大一个nlp团队哈,纸上谈兵最容易,实际稍微对效果有点要求就要拼数据拼积累甚至拼人力



36氪   网页版 2015-06-21 16:48
新闻
亚马逊对用户评论系统做出重大更新,引入机器学习平台 | 亚马逊今日对美国地区的用户评论系统做出重大改变,借助亚马逊内部自行研发的全新机器学习平台,可以将那些最新、最有用的评论置顶显示。详情请戳:http://t.cn/R23gZmc





爱可可-爱生活   网页版 2015-06-21 15:23
深度学习 代码 论文
【论文+代码:用RNN预测(程序)运行结果】《Learning to Execute》 W Zaremba, I Sutskever (2015) http://t.cn/R2338k9 (Torch 7)代码:http://t.cn/R2338kC






爱可可-爱生活   网页版 2015-06-21 15:13
算法 经验总结 博客 神经网络
【(JS)神经网络的生成艺术】《Neural Network Generative Art in Javascript》http://t.cn/R233bU5 Demo:http://t.cn/R233bUt





复旦李斌 网页版 转发于2015-06-21 16:20
实在太漂亮了,流光溢彩[爱你][爱你]每一款都可以作为丝巾的设计。为了generative art,决定慢慢了解起来深度学习了。



唐杰THU   网页版 2015-06-21 14:02
李晓明
[KDDCUP线下活动] KDDCUP已有679支队伍,明天(22日)下午1:30,地点:亚杰汇中关村创业大街昊海楼北侧二楼亚杰汇俱乐部,主题:当教育遇上大数据。MOOC开拓者、北大李晓明教授做主题报告,微软Azure机器学习团队介绍如何用Azure ML帮助竞赛、学堂在线分享数据背后的故事 @清华MOOCs @XuetangX @刘知远THU




梁斌penny   网页版 2015-06-21 11:19
自然语言处理 李明 问答系统
我的一个加拿大同门师兄参与一家创业公司招人,请有海外打工需求的朋友看看,搞大数据问答系统的。加拿大除了天气冷一点,其他都还适合人类居住,谢谢。。http://t.cn/R23WViv




龙星镖局 网页版 转发于2015-06-21 12:47  回复 @文光围脖 “看了内容,貌似李明老师的公司。…”
就是加拿大的李明院士,温文尔雅的学术派



鄭峻   网页版 2015-06-21 11:17
视觉 陆奇 沈向洋
微软执行副总裁沈向洋博士是微软研究院的负责人,微软全球研发力量的领导者,是美国科技巨头中最高职位的中国人之一,更是计算机视觉和图形研究的世界级专家。另一位中国高管则是微软执行副总裁、应用与服务事业部负责人陆奇。http://t.cn/R23OJbt




刘江总编 网页版 转发于2015-06-21 21:58
沈向洋负责的微软研究院是世界人工智能领域公认的学术重镇。他已受邀出席7月26-27日首届中国人工智能大会并做主题演讲:http://t.cn/R21yxIl



鄭峻   网页版 2015-06-21 11:04
语音
微软执行副总裁、研究院主管沈向洋认为,新技术不断涌现是让人类能力不断增强,人工智能并不会替代人类。微软五年内将语音识别误差率降低到人类水平。研究与研发区别:一个是探索全新领域,不可避免有失败;一个做产品,有预算时间限制,不能太冒险。 http://t.cn/R23OJbt




好东西传送门   网页版 2015-06-21 10:46
视觉 资源 会议活动 深度学习 自然语言处理 CVPR 会议 简报 幻灯片
机器学习日报 2015-06-20 http://t.cn/R230Kub 1) CVPR 2015会议总结报告 2) 如何看待 2014 年以来计算机视觉界创业潮 3) 当深度学习遇上异构并行计算 4) caffe用法的slides 5) 华为诺亚方舟实验室深度学习在NLP上的应用 完整版40条http://t.cn/R230Ku4




36氪   网页版 2015-06-21 10:02
视觉 深度学习 新闻
Facebook的深度学习系统可造出以假乱真的图像 | AI能够识别图像已经不算什么了,现在Facebook的深度学习系统可以自己生成图像,令观测者在将近一半的时间里认为自己看到的是照片。http://t.cn/R23CkE1 by @boxi





星空下的巫师   网页版 2015-06-21 08:52
算法 神经网络
Artificially intelligent neural networks at Facebook and Google are great at recognizing objects in photos. Now it’s creating them. http://t.cn/R23ot7F





好东西传送门   网页版 2015-06-21 08:49
资源 会议活动 深度学习 自然语言处理 Python 会议 幻灯片
NLP日报 2015-06-20 http://t.cn/R23oLGm 1) 华为NLP深度学习近况报告ppt 2) 用Python进行文档聚类的IPN 3) ACL被推荐位CCF A类会议 完整版6条http://t.cn/R23oLGu







好东西传送门   网页版 2015-06-21 08:29
算法 视觉 深度学习 CRF
计算机视觉日报 2015-06-20 http://t.cn/R23SZvQ 1) 基于CRF-RNN在线图像分割的Demo 2) 2014年人脸检测最好性能的论文 3) 如何看待2014年以来计算机视觉界创业潮 完整版12条 http://t.cn/R23SZvH









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