|
|
机器学习日报 2015-11-29
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)
 breezedeus 网页链接 2015-11-29 08:36
跟着Xavier的脚步，继续安利机器学习中的技术和艺术：http://t.cn/RUg20lN，欢迎大家交流
 谢澎涛CMU 网页链接 2015-11-29 23:39
架构 资源 PDF Petuum 分布式学习 幻灯片
老板在ACML2015给的keynote speech. How to Go Really Big in AI: Strategies & Principles for Distributed Machine Learning. slides http://t.cn/RUguKRh
 O_Ramon 网页链接 2015-11-29 13:11
教育网站 数据科学
Can Science Solve Terrorism？我赌美赛会有涉及！整理数据集 Global Terrorism http://t.cn/zOE3RGZTerrorism Incidents http://t.cn/RUgIcEa Suicide Attack http://t.cn/RUgIcEO WMDT http://t.cn/RUgIcE8 ICDhttp://t.cn/RUgIcEn BAAD1 http://t.cn/RUgIcEr 跨国 http://t.cn/RUgIcnA 欢迎补充~
 爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-29 05:35
会议活动 ICML 会议
【ICML MLOSS(机器学习开源软件) 2015总结(附视频)】《MLOSS 2015: wising up to building open-source machine learning》by Gaël Varoquaux http://t.cn/RUgbFyu
 西瓜大丸子汤 网页链接 2014-12-14 01:44
深度学习 知识工程 Lean Semantic 语义网
把刚才几条微博汇总为《今后几年的趋势应该是小数据颠覆大数据，不是深度学习》http://t.cn/Rz8zsLw 另外附以前的两篇相关文章：《瘦语义网的几点想法》 http://t.cn/Rz8zmgP 《开放的阳谋》http://t.cn/Rz8zsLA
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-11-29 21:38
明天在北师大认知神经心理学实验室分享“瘦语义网”(Lean Semantic Web)方法的小结，以此文为基础
最新动态
 网路冷眼 网页链接 2015-11-29 22:17
架构 Spark 代码
【IBM's SystemML Machine Learning – Now Apache SystemML】http://t.cn/Ryx1mjR IBM SystemML 机器学习项目现在开源成为Apache的孵化项目--Apache SystemML：http://t.cn/RUgEeOG
 灿辉说搜索 网页链接 2015-11-29 20:15
知识工程 知识库
adoption of schema org 来自一份120亿网页的sample数据统计显示，21%的页面有schema org的结构化数据，横跨5百万个域名（6%的域名）平均每个页面含有6个实体，26条关系。#知识图谱# @西瓜大丸子汤 @刘知远THU @昊奋
西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2015-11-29 20:20
当年Gartner预言到2012年世界上大多数网页都会有或多或少的语义标签。现在看还没达到，也许要到2020年。
昊奋 网页链接 转发于2015-11-29 22:40 回复 @西瓜大丸子汤 “当年Gartner预言到2012年世界上大...”
我认为其实在于标注的意义，对标注者有什么好处，短期的长期的？另一方面，标注体系是否可理解？以及有工具支持标注的易用性和质量也是决定这个东西发展到多大的关键因素
昊奋 网页链接 转发于2015-11-29 23:08 回复 @VikingMew “可能还是解读自然标注的意义比较...”
两者可能会结合，自然标注是延伸，提高量，而基于Schema.org的面向大站点的人工标注形成一些Core。
 IT程序猿 网页链接 2015-11-29 18:30
算法 应用 推荐系统
《微博推荐算法简述》推荐系统诞生很早，但真正被大家所重视，缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣，”选择“的时代已经来临，信息和物品的极大丰富，让用户如浩瀚宇宙中的小点，无所适从。http://t.cn/RUq6I4p（来自： 微博推荐 ）
 龙星镖局 网页链接 2015-11-29 12:53
资源 PDF
我刚在@微盘 发现了一个很不错的文件"(201211)机器学习那些事.pdf"，推荐你也来看看哦！http://t.cn/zHfV4pA
龙星镖局 网页链接 转发于2015-11-29 12:54
是时候重温三年前的经典文章了
 KevinQuant 网页链接 2015-11-29 12:46
深度学习 应用 Geoffrey Hinton Yann Lecun 机器人
最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了LeCun、Bengio和Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。http://t.cn/RUg6DKv
KevinQuant 网页链接 2015-11-29 12:46
深度学习 Geoffrey Hinton Yann Lecun Yoshua Bengio
Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton发表于《Nature》的综述文章“Deep Learning”中文译文的下半部分，详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行了展望。 http://t.cn/R26VLOM
KevinQuant 网页链接 2015-11-29 12:46
深度学习 Nikhil Buduma
不同于传统FNN，RNN无需在层面之间构建，同时引入定向循环，能够更好地处理高维度信息的整体逻辑顺序。本文中，MIT的Nikhil Buduma将带您深入探析RNN的原理、训练和优化等各方面的内容，以及RNN已经获取的一些成就。 http://t.cn/RZ1tHZ2
 人工智能与深度学习 网页链接 2015-11-29 12:27
深度学习 算法 资源 Eric Xing Rong Jin Ruslan Salakhutdinov Xiaotie Deng Yan Yeung 幻灯片 迁移学习 统计
#AI学术圈# ACML2015 五个报告PPT，下载链接 http://t.cn/RUg6wKf 包括分布式机器学习（Eric Xing），深度学习、迁移学习和多模态学习（Ruslan Salakhutdinov），贝叶斯深度学习（Dit-Yan Yeung），随机机器学习（Rong Jin），算法博弈论与计算经济学（Xiaotie Deng）
龙星镖局 网页链接 2015-11-29 11:37
深度学习 算法 决策树
决策树的伟大不在于使用熵的变化来指导分裂，而在于用分层的方法来度量世界，这是非常自然也是非常美妙的，和深度学习有夙途同归之妙。不同的是决策树是先上后下，从整体到局部；而深度学习先下后上，从局部到整体，秒啊！
龙星镖局 网页链接 转发于2015-11-29 11:44
再多说一句：深度学习走的是老毛的农村包围城市的套路，决策树则是老蒋的城市辐射农村的体系。结果大家都知道了吧，一个是台湾省省长，一个是大陆主席。世界就是这么奇妙哈！
马少平THU 网页链接 转发于2015-11-29 11:48 回复 @龙星镖局 “再多说一句：深度学习走的是老毛...”
随机森林则是人民战争
 视觉机器人 网页链接 2015-11-29 11:23
视觉
2015-11-28 #科技资讯# 1）2040年人们如何相亲？虚拟现实+DNA匹配；2）虚拟现实将用于色情业和情味用品；3）巨头抢滩布局 虚拟现实引爆“下一个入口”；4）防暴恐防诈骗为人脸识别技术带来千亿商机；5）成功投资GoPro、大疆无人机之后，如何寻找下一只独角兽？ 详情：http://t.cn/RUgxCZe
视觉机器人 网页链接 2015-11-29 10:07
视觉
创意MV展示逆天的动态PS技术：http://t.cn/8Fq3QCq 。这个MV展示了众多的图像处理和图像识别技术，动态去除人脸斑点、修改肤色，更换眼球颜色，动态添加口红、更换发型、更换发色，人脸识别，嘴唇识别，等，想做产品经理的可以学习一下。
视觉机器人 网页链接 转发于2015-11-29 10:25
回复@team79: 我看了几遍，也没看出是哪个软件，如果实现了确实好牛的，如果是概念产品，那这些功能也是未来产品的重要方向。通过MV展现出来，本身我觉得创意也很不错的。如果开发出一款个性化产品，通过MV或者短视频的方式展现出来，这是一个很好的广而告之的方式。
爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-29 06:39
深度学习 论文
【论文:加入梯度噪声有助于超深度网络学习】《Adding Gradient Noise Improves Learning for Very Deep Networks》A Neelakantan, L Vilnis, Q V. Le, I Sutskever, L Kaiser, K Kurach, J Martens [University of Massachusetts Amherst & Google Brain] (2015) http://t.cn/RUgG1rt
unluckyAllen 网页链接 转发于2015-11-29 11:29
是啊，这就是为毛有时候数据有点outlier并不怎么影响结果啊，求出来的梯度有noisy嘛[doge]
 segmentfault:menc 网页链接 2015-11-29 05:46
经验总结 自然语言处理 Niu Parser Python 笔记
【jieba分词学习笔记（一）】[toc] 序 中科院的ICTCLAS，哈工大的ltp，东北大学的NIU Parser是学术界著名的分词器，我曾浅显读过一些ICTCLAS的代码，然而并不那么好读。jieba分词是python写成的一个算是工业界的分词开源库，其github地址为： jieba分词虽然效果上不如ICTCLAS和ltp，但是胜在python编写，代码清晰，扩展性好，对jieba有改进的想法可以很容易的自己写代... http://memect.co/6sZloOhydAG
爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-29 05:46
经验总结 深度学习 算法 自然语言处理 Dustin Tran 博客 论文 神经网络
【论文+笔记:面向文本处理的感知变分推理】《Neural Variational Inference for Text Processing》Y Miao, L Yu, P Blunsom [University of Oxford & Google DeepMind] (2015) http://t.cn/RUgGL47 Dustin Tran的笔记:http://t.cn/RUgGL4z
爱可可-爱生活 网页链接 2015-11-29 05:28
经验总结 算法 Dustin Tran 博客 论文 神经网络
【论文+笔记:随机神经网络的无偏梯度估计MuProp】《MuProp: Unbiased Backpropagation for Stochastic Neural Networks》S Gu, S Levine, I Sutskever, A Mnih [University of Cambridge & Google Brain] (2015)http://t.cn/RUgbeE8 Dustin Tran的笔记:http://t.cn/RUgbeER
|
|
发表于 2015-11-30 22:23:13
