机器学习日报 2015-08-01
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本期话题有： 全部19 算法7 深度学习5 视觉5 自然语言处理4 应用3 资源3 会议活动1公告板1 语音1
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 刘知远THU 网页版 2015-08-01 20:18
深度学习 资源 自然语言处理
经过报告人同意，7月30日晚 @鲁东东胖 在清华的报告《Deep Learning for NLP @Noah: progress, challenges and opportunities》演示文稿可以在此下载： http://t.cn/RLOhJKk 感谢正东的精彩报告，感谢到场的同学们。
 hbyido 网页版 2015-08-01 15:57
深度学习 算法 GPU Python 回归 欧新宇
Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.0 新手安装配置指南http://t.cn/RZPczMN 欧新宇，使用预训练模型实现RCNN，使用Caffe训练和预测logistic regression 模型，http://t.cn/RL0uZ3J
 视觉机器人 网页版 2015-08-01 10:05
视觉
近期一篇新的技术Paper《Occlusion Coherence Detecting and Localizing Occluded Faces》，在FDDB测试结果表明可以提高当前人脸检测的性能。该文提出一种级联可变形部件模型（HPM)来进行人脸探测和关键点定位，该模型显式的对部分遮挡进行了建模。Paper、Code、数据集下载参见：http://t.cn/RL0ard8
 爱可可-爱生活 网页版 2015-08-01 08:19
自然语言处理 Python 代码
【开源 Python)NLP快速流程(原型)库broca】”a Python library for rapidly experimenting with new natural language processing (NLP) approaches” http://t.cn/RL0McnZGitHub:http://t.cn/RL0Mcnw
 同济张_志飞 网页版 2015-08-01 03:35
资源 幻灯片 教育网站 课程
悉尼机器学习暑期学校MLSS 2015的PPT和视频，http://t.cn/RL0AVdo
最新动态
2015-08-01 (13)
 邹博_机器学习 网页版 2015-08-01 23:46
算法 资源 集成学习 决策树 课程
在今天的机器学习班上分享了对于提升boosting、梯度提升以及GDBT的粗浅认识。总结了如何将梯度下降和最优步长迁移到梯度提升策略中，使用伪残差生成基预测函数（如CART）和模型系数并累加到总模型中，以及对GDBT各个参数的通常设定。理论偏多，在实践中需加强应用。
 199IT-互联网数据中心 网页版 2015-08-01 22:32
算法 语音
【造神：人工智能在互联网中进化】不知不觉间，人工智能已经开始融入我们的生活四周，语音识别、智能搜索、机器学习等都已经变成进行时，虽然这些还只是基于算法的初级智能。人工智能相关的发展一般基于三种策略：模拟人脑、基因演化和自我进化，后者成为人工智能恐惧症的根源。http://t.cn/RLOy8AE
 吴甘沙 网页版 2015-08-01 21:58
工程师在GitHub留名，搞科研的热衷于在arXiv占坑，但本质都是开放，合称Collaborative Open Computer Science（合作开放计算机科学）。好了，现在有了两者的合体GitXivhttp://t.cn/RL9tDyF ，上面每一个项目都是arXiv + Github + Links + Discussion。
爱可可-爱生活 网页版 2015-08-01 20:38
深度学习 视觉 代码
【基于ConvnetJS的图像前/背景分割】http://t.cn/RLO7Oxz GitHub:http://t.cn/RLO7OxZ
 IT技术博客大学习 网页版 2015-08-01 20:14
公告板 自然语言处理 行业动态 问答系统
【自动问答技术简介】 引言无论是苹果公司iPhone上火热的应用Siri，还是去年2月在美国电视竞答节目Jeopardy中打败人类冠军的Watson，都与“自动问答”直接相关。什么是自动问答，自动问答产品能带来什么好处，百度有什么… 详见：http://t.cn/zj0hSvg
 格灵深瞳 网页版 2015-08-01 17:59
视觉 算法
【微软沈向洋：计算机视觉未来在语义层 “两大一精”是关键】http://t.cn/RL0gse5 沈向洋认为，未来计算机视觉将致力于在语义层面实现更加深刻的图像理解，不仅满足于识别出图像中的物体，还能给出图像标题进而讲出图像背后的故事。这一切需要大数据、大计算和精准算法的支持。
 IT程序猿 网页版 2015-08-01 11:00
应用 推荐系统
《订单贡献率10%，京东个性化推荐系统持续优化的奥秘》在信息过剩的互联网时代，个性化推荐技术对于互联网公司运营的重要性自不待言。（来自： CSDN）cc @酷勤网-程序员的那点事
 星空下的巫师 网页版 2015-08-01 07:36
经验总结 深度学习 算法 博客 神经网络
On Explainability of Deep Neural Networks，深度神经网络的可解释性 http://t.cn/RL0fzR9
 好东西传送门 网页版 2015-08-01 06:46
会议活动 自然语言处理 EMNLP 会议
第47期NLP日报(2015-07-31) 1) 索引所有的Tweet 2) spaCy+Scikit-Learn的NLP实例介绍 3) EMNLP 2015录用论文: Dependency Graph-to-String Translation 4) 对Stanford命名实体标注工具的测试 完整版14条 http://t.cn/RL0cyln
好东西传送门 网页版 2015-08-01 06:44
深度学习 视觉 算法 Python 简报
第316期机器学习日报(2015-07-31)http://t.cn/RL0cAwr 1) 应用Python，dlib和OpenCV切换面孔 2) 鹿晓亮：深度学习并行训练算法浅析 3) 室内rgbd的平面检测 4) 《多智能体系统及应用》 5) 看脸的时代，人工智能一样得拼颜值 完整版23条 http://t.cn/RL0cAwd
 randomtaste 网页版 2015-08-01 03:24
算法 回归
最强大的模型往往最简单，每每看到把机器学习吹得巨高深巨复杂的人，我就塞一句其实Google广告系统的主模型就是一个log regression, 你咬我啊。
梁斌penny 网页版 转发于2015-08-01 04:50
对，支持这个观点。那天去自然博物馆参观也有这个体会。进化有两个方向，越来越复杂和越来越简单。往往能耗低的方式都是简单方式。
视觉机器人 网页版 转发于2015-08-01 10:34
可能复杂度的增加没有带来性能的比例增加，而且复杂模型不利于工程应用。不能一开始就奔着simple，要奔着性能，在一箩筐model里面选一个性价比最合适的。不能说谷歌用了log regression就不去研究Deeplearning。有人只试了简单模型，就说simple is the best，best框里总要多几个model吧
Copper_PKU 网页版 转发于2015-08-01 11:48
神秘化确实扯淡 但一个lr也代表不了ml 只是工业界favor简单粗暴的model
王威廉 网页版 转发于2015-08-01 12:00
Logistic Regression实现简单、训练快、较容易并行化、可以online learning、轻松加任何特征，实乃居家旅游必备的……
 西瓜大丸子汤 网页版 2015-08-01 02:32
应用 信息检索
http://t.cn/RL0UrSd 后知后觉了，学习到一家新的CV的公司，SenseTime。不知道他们的DeepID和香港中文大学的DeepID有啥关系？ http://t.cn/RL0UrSg
 投资界微博 网页版 2015-08-01 00:09
视觉
【人脸识别远程开户模式将被弃】为确保实名开户，央行要求远程开户必须与现有银行账户交叉验证，这意味着过去业界所倡导的网络银行单独通过“远程人脸识别+身份证件核实”的开户模式暂被放弃。监管当局反复争论后，认为以人脸识别为代表的身份识别技术尚不成熟，存在安全隐患。http://t.cn/RL0wTyy
温故知新 (1)
更早的微博，有新精彩评论或被再次推荐
2015-07-31 (1)
 物联网头条新闻 网页版 2015-07-31 08:19
应用 机器人
【看脸的时代，人工智能一样得拼颜值】我们面对机器人时也看脸吗？机器人与人类的交往中出现了“恐怖谷效应”的情况，电脑生成的人类动画越真实，观众观看之后就越觉得诡异，这一现象多出现在观看CGI影片之后。当人工智能跨越了人类智能的界限时，比起恐怖，更多的应该是尴尬。 http://t.cn/RLp2pav
西瓜大丸子汤 网页版 转发于2015-08-01 03:45
这篇很值得思考。人不是理性动物，人对机器智能程度的判断会深深受大脑固化的非理性支配。图灵测试考验的最终不是机器的智能，而是人的智能。
rcfans_ 网页版 转发于2015-08-01 17:18 回复 @西瓜大丸子汤 “这篇很值得思考。人不是理性动物…”
人工智能当然不是皮肉之下埋钢铁……智能如果看着一种电脉冲刺激的话，人工智能会实现的。
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发表于 2015-8-2 09:58:01