机器学习日报 2015-06-30
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本期话题有： 全部35 深度学习10 自然语言处理9 视觉9 资源9 算法7 架构5 应用5经验总结5 语音2
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 网路冷眼 网页版 2015-06-30 19:18
速查卡
【8佳机器学习速查表（8 Best Machine Learning Cheat Sheets）】http://t.cn/RLPxVh6 这么多、这么好的速查表，大家赶快收藏并转走吧！@王威廉 @张栋_机器学习 @陈利人 @52nlp @龙星镖局 @BigData大数据 @伯乐头条 @Linux中国 @慕课网 @爱可可-爱生活
网路冷眼 网页版 转发于2015-06-30 19:25
再推荐本站另外一篇文章《12 Best Free Ebooks for Machine Learning》12本免费电子书http://t.cn/RLPxjri
 吴甘沙 网页版 2015-06-30 17:23
算法 深度学习 杨克 神经网络 行业动态
很多人说谷歌在深度神经网络上叫得凶，用得少，其实是不了解谷歌的特点，他们向来是做了不说。前几天谷歌大脑项目的早期成员杨克说谷歌里面还是有很多深度学习的应用。这次《连线》说的是谷歌地球，用于发现森林砍伐，农作物生长趋势，根据油罐（浮标的影子）预测原油库存等 http://t.cn/RLP5RRl
 刘知远THU 网页版 2015-06-30 13:31
深度学习 自然语言处理 Richard Socher 论文 行业动态
arXiv论文：Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing，作者团队来自Richard Socher创业公司MetaMind。http://t.cn/R2gQ3Ln
刘一佳0 网页版 转发于2015-06-30 14:26
然后yoav又开始怼了 http://t.cn/RLPwjyL
AixinSG 网页版 转发于2015-06-30 21:34
Ask Me Anything: Dynamic Memory Networks for Natural Language Processing
 立委_米拉 网页版 2015-06-30 07:29
经验总结 博客
科学网—应该立法禁止切词研究 :=) @西瓜大丸子汤 @王伟DL @杨静Lillian @算文解字 @白硕SH@zhazhaba http://t.cn/RLvQeLo
孙明明_SmarterChina 网页版 转发于2015-06-30 14:49 回复 @马少平THU “看了原帖，其实还是在说分词”
现在分词、新实体名识别效果都不咋地，随便拉来一个系统跑跑都是满篇badcase，还说啥取消研究。
梁斌penny 网页版 转发于2015-06-30 14:54 回复 @马少平THU “看了原帖，其实还是在说分词”
分词确实做得足够好了，但依然有很多核心问题，1）实体词提取，很多实体词都是低频词，难度不小。2）分词速度要快，符合社会发展需要。3）新词发现 4）跨语言（多语言）分词 5）英文分词（手写分词）
算文解字 网页版 转发于2015-06-30 15:05 回复 @梁斌penny “分词确实做得足够好了，但依然有…”
主要难度还是在新词低频词
马少平THU 网页版 转发于2015-06-30 16:35 回复 @算文解字 “主要难度还是在新词低频词”
这个分分看：“把手放在把手旁边”
算文解字 网页版 转发于2015-06-30 18:07 回复 @齐浩亮 “分词要面向应用，例如，检索和机…”
回复@齐浩亮: 离开语意完全搞定分词不大可能，但完美的通用分词系统也没有必要，甚至不一定有利于应用，还是端对端，应用导向来的实在。要我说，干脆连句法分析，特别是constituent parsing也跳过去吧[嘻嘻]
 爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 05:45
入门 视觉 资源 深度学习 代码
【面向机器视觉的深度学习资源汇总】《Awesome Deep Vision – A curated list of deep learning resources for computer vision》http://t.cn/RLvTzjR GitHub:http://t.cn/RLvTzjn
最新动态
2015-06-30 (26)
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 21:22
算法 经验总结 博客 矩阵 可视化
【基于SVD+t-SNE的高维数据可视化】《Visualising High-Dimensional Data》http://t.cn/RLPoc8X ipn:http://t.cn/RLPoc86
phunter_lau 网页版 转发于2015-06-30 23:50
以前好像说过，里面scikit learn的tsne慢了可以替换成bhsne http://t.cn/RASgVHl
 zhangjie198x 网页版 2015-06-30 21:07
干货：结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法 (分享自 @推酷网) http://t.cn/RLPSfpQ
 马少平THU 网页版 2015-06-30 18:34
自然语言处理
说到命名实体识别，曾经举过这样一个例子：文章写文章叙说携程去哪儿合并的问题。
孔明_CASIA 网页版 转发于2015-06-30 18:51
新词识别，消歧，还有语义…
马少平THU 网页版 转发于2015-06-30 18:53 回复 @_____咖 “AI想了想，给出了标注：锟斤拷烫…”
如果这样到好了，AI目前最大的问题就是没有自知之明，输入什么都给个结果，不会输出不知道。如果会“不知道” ，AI将有质的提升
龙星镖局 网页版 转发于2015-06-30 19:19 回复 @马少平THU “如果这样到好了，AI目前最大的问…”
所以AI要分层啊，先分知道不知道，知道了再分是什么实体啊[嘻嘻]
 微软亚洲研究院 网页版 2015-06-30 18:11
视觉 经验总结 博客
【人脸识别——拼颜值秀年龄背后的技术顾问】近日，微软先后发布了两款有趣的应用 ——How-Old.net 与#微软我们#。高科技加诙谐的人际交往和传播效果的背后，是不断发展的人脸识别技术的支持。了解这一技术在微软亚洲研究院的发展与突破，请戳>>http://t.cn/RLPAWnS
 GeekPark 网页版 2015-06-30 17:34
应用 自然语言处理 机器人
「高考报考很头痛，那就试试这个机器人吧」：http://t.cn/RLveKgx 聊天机器人想有用，可以从单个需求开始击破——然而最重要还是会卖萌(●°u°●) 」
 鲁东东胖 网页版 2015-06-30 17:20
算法 Python 神经网络
给大家出个题目，Kolmogorov-net Challenge：给一串非常长的0~9的数字的序列，用neural network产生出一段python代码（当然需要可编译）可以产生这个序列， 如果代码长度小于序列就算及格，优胜者是符合上述条件的能产生最短代码的neural model.
李航博士 网页版 转发于2015-06-30 20:37
非常有意思的idea！如果能将产生数据的机制限定在某个合适的范围，真有可能定义出很有意思的比赛。
鲁东东胖 网页版 转发于2015-06-30 22:00
诸位，题目出成一个可以轻易压缩的序列，我不会这么弱智吧….. 就算我这么弱智，做到第一也不是那么trivial的
陈天奇怪 网页版 转发于2015-06-30 23:57 回复 @李航博士 “非常有意思的idea！如果能将产生…”
generator of generative model.这个想法超越了生成模型
 牛客网 网页版 2015-06-30 15:31
赵印 行业动态
【#牛客堂#】本周三（7.1）晚上8:00-9:30，视频直播：机器学习与数据挖掘主题，这次换嘉宾了哦，考虑到阿里校招马上开始，给大家请了阿里巴巴集团阿里妈妈事业部机器学习平台负责人赵印，大家珍惜这次难得的机会哦~ 加入直播Q群：http://t.cn/R2BmAPg ，上期视频：http://t.cn/RLPyt3b
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 14:28
视觉 资源 深度学习 Roelof Pieters Python 幻灯片
【幻灯 PyData 2015)Python下基于CNN的图像理解】《Python for Image Understanding: Deep Learning with Convolutional Neural Nets》by Roelof Pieters http://t.cn/R21eO4D云:http://t.cn/RLPw8RE
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 14:13
视觉 深度学习 Alison B. Lowndes GPU 教育网站
【学位论文:面向图像识别的(基于GPU)深度学习】《Deep Learning with GPU Technology for Image & Feature Recognition》by Alison B. Lowndes [University of Leeds]http://t.cn/RLPZ1nq 云:http://t.cn/RLPZ1n5
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 13:35
算法 视觉 资源 会议活动 深度学习 CVPR PDF 代码 会议 神经网络
【论文+代码:基于DNN的姿态估计DeepPose】《DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks》A Toshev, C Szegedy [Google] (CVPR2014) http://t.cn/RLP7WTOGitHub:http://t.cn/RLP7WT0
 谢澎涛CMU 网页版 2015-06-30 13:18
架构 Eric Xing Petuum Spark
我在 @知乎 回答了问题: 如何评价Eric Xing实验室做的Petuum分布式机器学习平台？ Petuum是一个专门针对机器学习的分布式平台，Spark以数据流应用为主，所以二者的应用对象不同。Spark有一个机器学习库MLLib, 但构建于数据流操作之上，… http://t.cn/RLPhOcq 来看看!
 集微网集成电路 网页版 2015-06-30 10:58
视觉 深度学习 GPU
【猫脸识别没这么容易！GPU加持深度学习才突破瓶颈】CATFi是一款智慧猫咪喂食器，后端使用深度学习技术，能够辨识家中每一只猫，并根据不同的喂食策略喂食，主人还能透过App即时看到猫吃东西的画面。http://t.cn/RLvgtq2
 TECH2IPO 网页版 2015-06-30 10:04
自然语言处理 新闻
#TechThing#【Musio：创客和儿童的智能伴侣】在机器学习，自然语言处理技术的支撑之下，机器宠物这个概念重新被点燃，并且同创客们结合起来，Musio 就是这样一款有着学习和成长能力的机器伴侣。http://t.cn/RLv1gIU
 格灵深瞳 网页版 2015-06-30 09:53
视觉
【给计算机“大脑”全新的“思维”】http://t.cn/RLv1LBJ 最近,美国加州大学圣巴巴拉分校研究人员演示了一种包含100个人工突触的简单人工神经元线路,第一次证明了这种线路能执行简单的人类视觉功能——给图像分类,这标志着人工智能的一项重大进步。
 zwner 网页版 2015-06-30 08:19
应用 资源 Manik Varma PDF 推荐系统
今天和一位来自微软研究院的盲人研究员Manik Varma http://t.cn/zl1WCjn 开会。我很难理解一个连面前桌上的一瓶矿泉水都看不见的人是如何做出高质量研究的。他用multi-label分类模型处理广告竞价词推荐系统问题的思路十分独到，我从来没见过。WWW13论文:http://t.cn/RLvEhPm 我尊敬他。
鲁东东胖 网页版 转发于2015-06-30 10:26 回复 @鲁东东胖 “搀过他上厕所….”
他其实只是视力严重受损，当时还是可以看得见一些的，但是他也告诉我他的病是progressive的，quite sadly…
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 06:53
视觉 语音 资源 深度学习 自然语言处理 Yann Lecun 视频
【视频Yann LeCun)面向文本/语音识别的深度学习】《Deep Learning in Text and Speech Recognition — Yann LeCun》http://t.cn/RLvHY7Q
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 06:34
架构 Spark
【(edX)Ameet Talwalkar[Berkeley]主讲的”可扩展机器学习”(with Spark)开课】《Scalable Machine Learning》by Ameet Talwalkar http://t.cn/Rzof4rA
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 06:28
应用 资源 Stefan Savev PDF 信息检索
【幻灯：面向检索和机器学习的随机投影(基于随机树的最近邻查询)】《Random Projections for Search And Machine Learning》by Stefan Savev http://t.cn/RLvHhI4云:http://t.cn/RLvHhIb
 好东西传送门 网页版 2015-06-30 06:24
应用 语音 自然语言处理 Gordon Mohr 机器人 主题模型 行业动态
NLP日报 2015-06-29 http://t.cn/RLvTDz7 1) Gensim集成Gordon Mohr的doc2vec模块 2) 根据Twitter历史生成新推文的(二元)马尔可夫机器人Tweety 3) 基于Twitter数据和机器学习方法的金融时序预测 4) 谷歌推出可语音解锁的智能冰箱 完整版9条 http://t.cn/RLvTDzh
爱可可-爱生活 网页版 2015-06-30 06:11
资源 会议活动 深度学习 自然语言处理 Richard Socher 会议 视频 行业动态
【视频:Metamind用RNN解决NLP问题】《Recursive Deep Learning for Modelling Compositional and Grounded Meaning – Richard Socher, Metamind》Youtube:http://t.cn/RLvTlj3 云:http://t.cn/RLvTlj1 http://t.cn/RLvTlju 更多深度学习Boston峰会(2015)报告:http://weibo.com/1402400261/CoieF90gc
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-06-30 06:15
相关报道《MetaMind Pushes Deep Learning Boundary of Natural Language Processing》http://t.cn/RLvTQ6K
好东西传送门 网页版 2015-06-30 06:07
应用 算法 自然语言处理 陈天奇 简报 机器人 主题模型
机器学习日报 2015-06-29 http://t.cn/RLvTCmG 1) Adam：大规模分布式机器学习框架 2) 基于次优低秩分解的视频分割算法 3) COS访谈第十八期：陈天奇 4) Telegram聊天机器人框架 5) Gensim集成doc2vec模块 完整版32条 http://t.cn/RLvTCmb
好东西传送门 网页版 2015-06-30 05:58
算法 视觉 深度学习
计算机视觉日报 2015-06-29 http://t.cn/RLvTV19 1) 三维视觉与深度学习结合: 用plane sweep枚举反投影volume做输入, 避免了直接在三维变换上学习 2) 基于次优低秩分解的视频分割算法 3) 包含100个人工突触的简单人工神经元线路能执行简单的人类视觉功能给图像分类 完整版9条http://t.cn/RLvTV1C
 phunter_lau 网页版 2015-06-30 04:52
Kaggle
Kaggle今天新出了，挖掘机比赛 http://t.cn/RLvYUv5 学挖掘机哪家强
phunter_lau 网页版 转发于2015-06-30 04:58
我的队名就是“学挖掘机哪家强”，欢迎围观 http://t.cn/RLvY5Rv
 cswhjiang 网页版 2015-06-30 04:18
架构 算法 Spark 教育网站
amplab 发布了基于 spark 的并行 sgd 框架 Splash， 连接：http://t.cn/RLvjHXB
立委_米拉 网页版 2015-06-30 03:46
经验总结 自然语言处理 博客
科学网—自给自足是NLP王道 – 斯坦福parser那套基本算是公开的资源，无论是斯坦福内部的创业者，还是外部尝试用它的，好像工业上动静不大，为什么？@西瓜大丸子汤 @算文解字@zhazhaba @白硕SH @杨静Lillian http://t.cn/RLvjUb0
算文解字 网页版 转发于2015-06-30 06:34 回复 @西瓜大丸子汤 “有了parser这些最多只算受精，把…”
有时想，搞各种应用是不是真的需要句法parser, 直接基于语意parser或更进一步，搞end2end学习是否更有效？
翻译驴 网页版 转发于2015-06-30 09:27
绝对是真理。产品中最好别用这些乱七八糟的东西。如果有相关项目驱动，giza都要重写了，现存的几个版本，基本不能打包到产品，坑无数。
 Copper_PKU 网页版 2015-06-30 00:08
架构 Eric Xing Petuum Spark
【如何评价Eric Xing实验室做的Petuum分布式机器学习平台？】@谢澎涛CMU：Petuum是一个专门针对机器学习的分布式平台，Spark以数据流应用为主，所以二者的应用对象不同。Spark有一个机器学习库MLLib, 但构建于数据流操作之上，… http://t.cn/RLvN1Ep（分享自 @知乎）
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发表于 2015-7-1 08:52:45