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机器学习日报 2015-09-05
订阅:给 hao@memect.com 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报
今日焦点 (5)
刘凯HKBU 网页链接 2015-09-05 22:20
架构 资源 Spark 书籍
我正在读一本好书《Spark GraphX大规模图计算和图挖掘(V3.0)》51cto.com http://t.cn/Rh7irv2
秋纫 网页链接 2015-09-05 19:48
经验总结 博客
推荐 @Not_GOD 的文章《[译] 计算图上的微积分:Backpropagation》( 分享自 @简书 )http://t.cn/Rywse7d
王威廉 网页链接 2015-09-05 13:55
会议活动 NIPS 会议
机器学习顶级会议之一的#NIPS2015#录取论文:http://t.cn/RyLvPwt
格灵深瞳 网页链接 2015-09-05 12:35
【人工智能产业深度研究报告】http://t.cn/RyL4cXu 在资本市场热切地期待移动互联网催生出更多新应用服务、更多新商业模式的时候,由技术水平不足导致的发展瓶颈已然出现。与此同时,新一轮更激动人心、更值得期待的技术革命风暴已经诞生,这一轮技术革命风暴,它的名字叫做“人工智能”。
爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-05 09:26
Java 代码 特征工程
【开源(Java): LinkedIn的开源机器学习/特征工程工具包FeatureFu】GitHub:http://t.cn/RyLzHLz 介绍文章《FeatureFu: A Machine Learning Toolkit Released as Open Source by LinkedIn》http://t.cn/RyLzHLZ
最新动态
星空下的巫师 网页链接 2015-09-05 22:29
深度学习
DEEP LEARNING REVOLUTION, summer 2015, state of the art & topnotch links | Turing Machinehttp://t.cn/RyLNepQ
iB37 网页链接 2015-09-05 21:23
会议活动 算法 NIPS 会议 教育网站
低秩矩阵完型和低维度量嵌入等问题可归约为带仿射变换约束的秩最小化非凸问题,现有解决法: 核范式松弛 奇异值投影 交替最小二乘 Gradient Descent for Rank Minimization [Zheng,NIPS15] 考虑半正定矩阵和随机线性度量,受相位问题的相位复原法启发提出带收敛保证的梯度下降求解 http://t.cn/RyL9J5d
iB37 网页链接 2015-09-05 20:26
会议活动 算法 应用 NIPS 会议 决策树 论文 预测
多类分类的一种策略是one-against-all,复杂性关于类规模是:线性。Logarithmic Time Online Multiclass prediction [Choromanska,NIPS15] 通过自顶向下的多类提升决策树在线构建,达到了信息论指出的复杂性下限:对数。http://t.cn/RyLoGn5 附:该文从14年六月至今已有12个版本
TechCrunch中国 网页链接 2015-09-05 17:34
智能汽车
【丰田将投入 5000 万美元研发用于自动驾驶汽车的人工智能技术】丰田汽车今天宣布 ,该公司已聘请吉尔·普拉特来推进其自动驾驶汽车的研发工作。另外,丰田汽车还将在未来 5 年内在自动驾驶汽车研发方面投入 5000 万美元,同时与麻省理工学院和斯坦福大学建立合作。阅读原文:http://t.cn/RyLAfKs
iB37 网页链接 2015-09-05 15:57
会议活动 应用 资源 CIKM PDF RecSys 会议 教育网站 推荐系统
1)用户既作为产品打分人 又作为对别人打分(评论)进行打分的人 Toward Dual Roles of Users in RecSys [Wang,CIKM15]http://t.cn/RyLf2ex 2)具有相同得分的产品可作为彼此的预测上下文(skip-gram) A Probabilistic Rating Auto-encoder for Personalized RecSys [Liang,CIKM15s]http://t.cn/RyLf2eM
爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-05 15:12
自然语言处理 Python 代码
【开源Python3)基于Sikit-Learn/NLTK根据训练语料自动生成文本】"Machine learning text generator" "in an attempt to generate text in the style of any given training data" GitHub:http://t.cn/Ry29mhq 《Artificial machine learning writer》http://t.cn/RyLciRJ
好东西传送门 网页链接 2015-09-05 14:04
Python 可视化
第319期Python日报(2015-09-04)http://t.cn/RyLqQeH 1) 用Python将Amazon Dash Button改造成婴儿数据上传器 2) PyParallel:基于Python 3的多核等优化并行处理 3) 基于NFL数据的Pandas/Scikit-Learn实例介绍 4) Python数据可视化快速参考表 5) Python爬虫文章汇总 完整版14条 http://t.cn/RyLqQeT
IT程序猿 网页链接 2015-09-05 11:00
深度学习 视觉 孙剑
《从How-Old.net看人脸识别技术的演进和基础环节》微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员孙剑博士撰写了本文,他基于近期的两项人脸识别应用,深入浅出的介绍了这项应用背后的深度学习方法、人脸识别基础环节等内容。(来自: CSDN)cc @酷勤网-程序员的那点事
爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-05 10:21
会议活动 深度学习 视觉 算法 CVPR 代码 会议 神经网络
【论文+代码(Torch/MATLAB/OpenCV):基于CNN的通用图像块相似度判决方法】《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》S Zagoruyko, N Komodakis (CVPR15) http://t.cn/RyLwus0GitHub:http://t.cn/RyLwusO
数急 网页链接 2015-09-05 10:06
资源 自然语言处理 PDF 书籍
我在#微盘#找到了一个超赞的文件"统计自然语言处理基础(中文版 带书签).pdf",我已经下载啦,你也看看吧? http://t.cn/RyLwG9b
IT技术博客大学习 网页链接 2015-09-05 09:14
应用 信息检索
【TF-IDF模型的概率解释】 TF-IDF模型是搜索引擎中广泛使用的信息检索模型,但对于TF-IDF模型一直存在各种疑问。本文为信息检索问题一种基于条件概率的盒子小球模型,其核心思想是把“查询串q和文档d的匹配度问题”转化为“查... 详见:http://t.cn/zjRd6x4
爱可可-爱生活 网页链接 2015-09-05 07:51
深度学习 语音 代码 论文
【论文+代码(c++):基于RNN/CTC/WFST的End-to-End语音识别组件Eesen】《EESEN: End-to-End Speech Recognition using Deep RNN Models and WFST-based Decoding》Y Miao, M Gowayyed, F Metze (2015)http://t.cn/RyLPJ6t GitHub:http://t.cn/RyLPJ6c
WangZhimingAI 网页链接 转发于2015-09-05 21:28 回复 @闫安Jon “就算不会CTC,会Attention也够了...”
Bengio的论文说Attention-based的方法还是不如eesen的,这与后者用WFST嵌入语言模型有关,不过他们都是end-to-end方面的很好探索
好东西传送门 网页链接 2015-09-05 06:35
自然语言处理
第82期NLP日报(2015-09-04) 1) NASARI 2.0: BabelNet同义词集(多语言)语义向量 2) 统计自然语言解析器BLLIP 3) 用层次神经语言模型HNLM在数据流中同时学习文档及其词的表示 完整版8条 http://t.cn/Ry2sBtI
好东西传送门 网页链接 2015-09-05 06:25
算法 自然语言处理 简报 神经网络
第351期机器学习日报(2015-09-04)http://t.cn/Ry2sTi1 1) 为什么苹果在机器学习上投入很少? 2) NASARI 2.0——BabelNet同义词集(多语言)语义向量 3) 神经网络和函数式编程语言的对比 4) 统计自然语言解析器BLLIP 5) 层次神经语言模型HNLM 完整版29条 http://t.cn/Ry2sTi3
cswhjiang 网页链接 2015-09-05 06:06
算法 论文 凸优化
比较一下 Bengio 在arxiv上的这篇的不同版本可以学学大牛是怎么改paper的。 Equilibrated adaptive learning rates for non-convex optimization http://t.cn/Ry2sSHo
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