机器学习日报 2015-09-25 机器学习科普视频；Deep Learning；ICCV 2015收录论文；GPU卷积神经网络

解应春BW

机器学习日报 2015-09-25

• 机器学习科普视频 @王威廉
• Deep Learning: Progress in Theory and Attention Mechanisms @iB37
• 构建于Petuum之上的分布式GPU卷积神经网络 @谢澎涛CMU
• ICCV 2015收录论文集 @视觉机器人
• CMU机器学习进阶课程 @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
王威廉   网页链接 2015-09-25 08:18
深度学习 算法 行业动态 神经网络
什么是机器学习和深度神经网络？怎么向非专业人士解释机器学习？谷歌员工Nat & Lo制作了一个非常生动的视频，向普通人介绍什么是机器学习和神经网络。 http://t.cn/RyaxZKi .




iB37   网页链接 2015-09-25 22:28
会议活动 深度学习 视觉 语音 自然语言处理 CVPR 会议 机器翻译
Deep Learningrogress in Theory and Attention Mechanisms, Y.Bengio, CVPR15 DeepVision wshttp://t.cn/RySXSdR 1) 深度网络中，鞍点比局部最优更难 http://weibo.com/2536116592/CBayAbjJn 2) Attention机制应用在机器翻译、语音识别、图片和视频、记忆 http://weibo.com/2536116592/CzkNYqWUA

谢澎涛CMU   网页链接 2015-09-25 18:09
架构 深度学习 算法 GPU Petuum 代码 论文 神经网络
构建于Petuum之上的分布式GPU卷积神经网络 http://t.cn/RySAmhc 8台GPU机器可比单机加速5-7倍(加速倍速取决于机器配置和CNN模型）。我们采用了一种混合式的系统架构，集成了Bosen键值存储和Sufficient Factor Broadcasting（http://t.cn/RySAmhV）。 感谢@zhisbug 的辛勤工作。单机GPU代码来自Caffe




视觉机器人   网页链接 2015-09-25 13:06
会议活动 视觉 ICCV 行业动态 会议
ICCV 2015 accepted paper list：http://t.cn/RyXJSK6 。大概有20篇左右的ICCV Oral已经下载和整理打包在百度云盘：http://t.cn/RyaRUo5 。 感谢@李诚你好烦啊 的整理

爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-25 07:08
资源 Alex S mola 教育网站 课程 视频
【课程资料:CMU机器学习进阶(秋季)】《Advanced Introduction to Machine Learning CMU Fall 2015 10-715》by Alex Smola, Barnabas Poczos http://t.cn/Ryafzii Videos:http://t.cn/RyafziJ 云:http://t.cn/Ryafzix




最新动态
星空下的巫师   网页链接 2015-09-25 23:04
深度学习
Deep Learning: System Learns Language by Playing Games http://t.cn/RySovHD




爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-25 21:47
算法 Hado Van Hasselt 强化学习
【强化学习算法简短介绍】《A Short Introduction To Some Reinforcement Learning Algorithms》by Hado van Hasselt http://t.cn/RySJctl




爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-25 20:38
算法 Christopher Wong David Hallac Jure Leskovec Python Stephen Boyd Steven Diamond 代码 教育网站论文 凸优化
【开源(Python):Stanford基于网络的优化求解器SnapVX】http://t.cn/RyScehV GitHub:http://t.cn/RyScehM《SnapVX: A Network-Based Convex Optimization Solver》David Hallac, Christopher Wong, Steven Diamond, Rok Sosic, Stephen Boyd, Jure Leskovec (2015) http://t.cn/RyScehx

ML_Yuens   网页链接 2015-09-25 18:39
经验总结 深度学习 Python 博客
c++重写卷积网络的前向计算过程，完美复现theano的测试结果 - qiaofangjie的专栏 - 博客频道 - CSDN.NEThttp://t.cn/8F7eLXw




麦嘉   网页链接 2015-09-25 18:34
期刊
Journal of Machine Learning Research 杂志机器学习论文免费下载 http://t.cn/RP03GvS




自动化网官方微博   网页链接 2015-09-25 16:22
自然语言处理
【主观题智能阅卷到底有多远？】主观题智能阅卷主要采用的是基于#人工智能#和大数据分析的自然语言处理技术。由于技术不够成熟，这天的到来恐怕还很远，利用人工智能和大数据分析推动自然语言处理技术的发展，进一步完善主观题智能阅卷系统在未来教育领域将是一个非常重要的课题。http://t.cn/Ryafgsg

IBM_developerWorks   网页链接 2015-09-25 15:36
架构 算法 KNN Spark 聚类
#最新文章推荐#“使用 Spark MLlib 做 K-means 聚类分析”，MLlib 是 Spark 生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块。本文将重点向您介绍如何使用 MLlib 机器学习库提供的 K-means 算法对数据做聚类分析。http://t.cn/Ryaek45

码农周刊   网页链接 2015-09-25 15:05
视觉
计算机视觉数据集 (@rainy ) http://t.cn/Ryad0xd 更多：http://t.cn/Ry6yYaB 《码农周刊》官方客户端下载地址：http://t.cn/RA0H2i6




格灵深瞳   网页链接 2015-09-25 15:00
视觉 产业 新闻
【用两年时间，憋一个大招，格灵深瞳挑战最难的计算机视觉难题】http://t.cn/Ry6OMot 目前计算机视觉的技术发展还不足以民用化，就好像现在的智能手机祖师其实是无线电对讲机一样，是需要经历一段时间的发展，技术打磨成熟，以及成本降低之后，计算机视觉才可以大规模商用。

winsty   网页链接 2015-09-25 11:03
资源 PDF 教育网站 张志华
今天偶然翻到了本科导师张志华老师写的一篇关于教学和他的一些想法的文章：http://t.cn/Rya0RUp 感触颇多，当初误打误撞选了张老师在浙大开的第一门课，没想到从此带我走入了机器学习这个大门。虽然当时也只学到了点皮毛，但是PhD期间还是从中获益良多。推荐这篇文章给所有老师和学生




好东西传送门   网页链接 2015-09-25 09:37
深度学习 算法 资源 自然语言处理 简报 课程 神经网络
第371期机器学习日报(2015-09-24)http://t.cn/RyaSdDj 1) 微软机器学习系列文章 2) 文本自动摘要综述 3) Bengio Representation Learning综述笔记 4) 伯克利机器学习课程 5) (深度)神经网络张量化 完整版21条http://t.cn/RyaSdDl

好东西传送门   网页链接 2015-09-25 09:34
架构 自然语言处理 Spark 主题模型
第102期NLP日报(2015-09-24) 1) 文本自动摘要综述 2) 深度自然语言语义 3) Topic modelling on Spark 4) 近义/歧义敏感(PAS)词向量学习 完整版12条 http://t.cn/RyaSlK2

爱可可-爱生活   网页链接 2015-09-25 08:32
算法 Erik Bernhardsson KNN 聚类
【最近邻与向量模型】《Nearest neighbor methods and vector models》by Erik Bernhardsson Part1:http://t.cn/RyaivAM

谢澎涛CMU   网页链接 2015-09-25 06:59
会议活动 ICML Ryan Adams 会议 统计
年轻的助理教授中，特别佩服的是哈佛的Ryan Adams教授。Ryan读PhD期间共发表四篇论文，其中两篇分别获得了ICML2009 最佳论文奖提名和ICML2009 最佳学生论文奖提名（而且是在同一年）。Ryan在贝叶斯学习上有很深厚的功力，每篇文章都值得一读。上次在哈佛跟他见面聊了半个小时，思维很快，比较严肃




谢澎涛CMU   网页链接 2015-09-25 00:51
资源 书籍 统计
再推荐一本与几何相关的书：Methods of Information Geometry (Amari and Nagaoka）该书从微分几何的角度阐述统计模型和统计推断方法，非常有趣。原著由两位日本学者用日文写成，后翻译成英文，再加上用到的数学比较难，所以读起来不是很顺畅。但非常值得下功夫去读，里面的很多insights确实很漂亮