机器学习日报 2015-11-20 建模时空信息的RNN；ICDM15专题教程；CNN特定目标定位与检索

解应春BW

机器学习日报 2015-11-20

• 建模时空信息的RNN @吴书_自动化所
• ICDM15专题教程 @iB37
• 深度学习如何入门？ @IT程序猿
• 基于积分图像max-pooling的CNN特定目标定位与检索 @爱可可-爱生活
• 基于生成式对抗网络(GAN)的猫脸生成 @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
吴书_自动化所   网页链接 2015-11-20 10:55
会议活动 深度学习 资源 AAAI PDF 会议
我们设计了一种能建模时空信息的RNN，大幅度提升传统基于MC方法的预测准确。工作已被AAAI16收录，下载链接 http://t.cn/RUmjHji

丕子 网页链接 转发于2015-11-20 14:51  回复 None
读了才发现有个数据集global terrorism database， 这篇paper “would like to predict which province or state a terrorist organization will attack” 不知道需求是怎么来的？我又孤陋寡闻了。。



iB37   网页链接 2015-11-20 16:53
会议活动 资源 ICDM 会议 课程
#ICDM15#专题教程. 1)<社会网络中的用户行为建模及其应用Behavioral Modeling>Jiang http://t.cn/RUmdPfL2)<大规模图模型学习Scalable graphical models>Webb http://t.cn/RUmdPfb 3)<凸/非凸稀疏学习及其应用STRUCTURED SPARSITY>Gong http://t.cn/RUmdPf2

IT程序猿   网页链接 2015-11-20 12:00
深度学习
《深度学习如何入门？》到底深度学习该如何入门？请看下文分享内容。http://t.cn/RyRsEYt（来自： 知乎 ）

爱可可-爱生活   网页链接 2015-11-20 06:42
深度学习 视觉 Ronan Sicre 论文
【论文:基于积分图像max-pooling的CNN特定目标定位与检索】《Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations》Giorgos Tolias, Ronan Sicre, Hervé Jégou (2015) http://t.cn/RUm9xPc

爱可可-爱生活   网页链接 2015-11-20 05:49
深度学习 代码
【开源(Torch):基于生成式对抗网络(GAN)的猫脸生成】"This script generates new images of cats using the technique of generative adversarial networks (GAN)" GitHub:http://t.cn/RUmK1hs 参阅:http://weibo.com/1402400261/CqIAUCgpx

最新动态
ofsky   网页链接 2015-11-20 21:57
算法 KNN 聚类
TensorFlow 实战之 K-Means 聚类算法实践 http://t.cn/RUmF99b 分享自 Yourtion 创建的《ML之道》http://t.cn/RUYSzXY （想看更多？下载@开发者头条 App：http://t.cn/RZjYFny ）

WC先生微博   网页链接 2015-11-20 21:29
经验总结 Python 博客
7 Steps to Mastering Machine Learning With Python http://t.cn/RUm9hTu

星空下的巫师   网页链接 2015-11-20 20:58
深度学习 代码
《Net2Net: Accelerating Learning via Knowledge Transfer》的Torch代码实现： http://t.cn/RUm1Tda




samplingN   网页链接 2015-11-20 16:53
会议活动 架构 深度学习 算法 资源 ICLR PDF Spark 会议 论文 神经网络
#ICLR2016# SPARKNET: TRAINING DEEP NETWORKS IN SPARK http://t.cn/RUmdvX4 NEURAL VARIATIONAL INFERENCE FOR TEXT PROCESSING http://t.cn/RUmdvXb

爱可可-爱生活   网页链接 2015-11-20 16:17
深度学习 Larry Zitnick Michael Cogswell Ross Girshick 论文
【论文:用DeCov正则项多抗深度网络过拟合】《Reducing Overfitting in Deep Networks by Decorrelating Representations》Michael Cogswell, Faruk Ahmed, Ross Girshick, Larry Zitnick, Dhruv Batra (2015)http://t.cn/RUm10qq

龙星镖局   网页链接 2015-11-20 12:04
深度学习 视觉 GPU
推荐这篇详细的安装配置mxnet的文章，俺上周刚安装过，要是有这篇文章就不用看英文了。 以后作者要写个系列，为方便墙内读者，文章都会同步在52cs.org一份。感谢！@phunter_lau 用MXnet实战深度学习之一：安装GPU版mxnet并跑一个MNIST手写数字识别 | 我爱计算机 http://t.cn/RUmHxYK

phunter_lau 网页链接 转发于2015-11-20 12:55
感谢镖局提供国内转载备份，我也在昨天到今天收到一些读者反馈反映了一些安装环境下的小问题，会一并贴个附加修改



妖僧老馮   网页链接 2015-11-20 10:27
深度学习 Geoffrey Hinton Russ Salakhutdinov
hinton学生，Russ Salakhutdinov在workshop上介绍了深度学习的一些近期进展 包括他下月将在science发表的一篇文章。能做的事情蛮酷。#acml2015# http://t.cn/RySWxTH

SinaAppEngine   网页链接 2015-11-20 10:00
深度学习 Python
【基于Python的深度学习的框架和库】在这篇文章中，我们将讨论几个不同的深度学习框架，库以及工具。http://t.cn/RUmW6ZS

立委_米拉   网页链接 2015-11-20 09:47
经验总结 博客 语言学
科学网—《泥沙龙笔记：狗血的语言学》 @王伟DL @算文解字 @白硕SH @西瓜大丸子汤 @团成片的尼克@zhazhaba http://t.cn/RUmOgM6

算文解字 网页链接 转发于2015-11-20 21:37  回复 @算文解字 “转发微博”
不是对乔老爷子不敬，不过他老人家推崇的语法分析树，颇有一种写的不好的Java程序，wrapper上面套wrapper的感觉...#赶紧逃语言学家表骂我#



爱可可-爱生活   网页链接 2015-11-20 08:59
深度学习 Jason Dorrier
【(Enlitic)深度学习用于癌症诊断】《Exponential Medicine: Deep Learning AI Better Than Your Doctor at Finding Cancer》by Jason Dorrier http://t.cn/RUm0zEI @新智元 提供的译文《深度学习比医生更擅长发现癌症》http://t.cn/RUm0zEM

好东西传送门   网页链接 2015-11-20 06:00
深度学习 视觉 算法 GPU 集成学习 简报
第427期机器学习日报(2015-11-19)http://t.cn/RUmKkZS 1) 用MXnet实战深度学习之安装GPU版mxnet并进行MNIST手写数字识别 2) 深度svm 3) 随机森林综述指南 4) 深度学习在解决实际问题中存在的优势与缺点 5) 机器学习工具各项指标的对比 完整版21条 http://t.cn/RUmKkZo

爱可可-爱生活   网页链接 2015-11-20 05:55
深度学习 算法 代码 神经网络
【开源:Torch7神经网络模块权重初始化工具】"Weight initialisation schemes for Torch7 neural network modules" GitHub:http://t.cn/RUmKgvV




田春冰河   网页链接 2015-11-20 04:40
视觉 语音
[2/3] 训练一个语音识别系统的复杂度，如果和训练图像识别系统相比的话，前者至少是后者的10倍。两者都有现成的工具箱（语音识别用 Kaldi ASR，图像识别用 OpenCV），都几乎不用写一行代码，但那不计其数的参数和各种术语就能把人逼疯。这就是为什么只要能成功训练出一个语音识别系统来就能通过考试。




邹博_机器学习   网页链接 2015-11-20 01:08
算法 SVM 集成学习 决策树
作为与SVM的对比，今天实现了CART算法，进一步实现了随机森林(相关代码见附图)。从附图的对比可以看出，决策树和随机森林的调参相对简单，具有很好的鲁棒性。实践层面，训练随机森林非常快，代码实现简单，在数据分析初期推荐使用。