|
|
机器学习日报 2015-12-07
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)
 新智元 网页链接 2015-12-07 13:02
算法 神经网络
耶鲁编程马拉松：用神经网络学习超级马里奥游戏（论文下载）——crAIg是一个自我学习算法，它会学习怎么玩红白机上的超级马里奥。一开始它对游戏毫无了解，经过进化的神经网络算法（neuroevolution）慢慢建立起基础，最后它可以学会玩这个游戏。http://t.cn/R4P7ADa
 91Ri_我的安全攻防指南 网页链接 2015-12-07 20:50
算法 分类 回归
逻辑回归模型作为一个监督学习分类算法，配合sklearn库很方便逻辑回归处理。前提要真正理解其原理！实战中，机器学习和信息安全结合愈来紧密，就逻辑回归而言，完全可以用在防爬检测，扫描器检测，恶意URL提取的应用上。来一篇原理到实战总结#论数学好的重要性# via@ExploitCat http://t.cn/R4PXLoq
 爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-07 18:07
视觉 论文 异常检测
【论文:图像中异常检测——异常(反常)图像分类与计算模型研究】《Toward a Taxonomy and Computational Models of Abnormalities in Images》B Saleh, A Elgammal, J Feldman, A Farhadi [Rutgers University & University of Washington] (2015) http://t.cn/R4PVRFG
 格灵深瞳 网页链接 2015-12-07 10:11
视觉
【为何说机器视觉是人工智能的下一个前沿？】http://t.cn/R4v85Tg 机器要能够理解人类，提供他们所需的支持，那么它们必须能够在视觉范畴进行观察和表现。具体形式可以是一个帮助盲人“看见”和理解周遭世界的小摄像头，又或者能够准确区分流浪猫、在移动的树枝和窃贼的家庭监控系统。
 王威廉 网页链接 2015-12-07 07:39
公告板 会议活动 资源 NIPS PDF 行业动态 会议 问题
在机器学习的科学研究和工程实践中，我们往往为了赶时间而采用糙快猛的方法。那么这么做有什么隐忧呢？请看谷歌匹兹堡工程团队D. Sculley等人给我们带来的#NIPS2015#文章走近科学之《机器学习系统隐藏的技术债》：http://t.cn/R4vjXeC 强烈推荐给机器学习工业界的朋友们。
最新动态
 马超Terminal 网页链接 2015-12-07 23:49
会议活动 Jeff Dean NIPS 会议
jeff dean 在 nips 解释了为什么 tensorflow 被大家吐槽性能。总结就是，1. 单机性能不好不怪我们。2. 我们根本不在乎单机的性能。 http://t.cn/RU1bhF3
 iB37 网页链接 2015-12-07 23:12
会议活动 深度学习 资源 NIPS Sun Fu 傅京孙 会议 课程
1)两年一届ICPR始于1972,King-Sun Fu(傅京孫;1930-1985)任首届主席.该会演化到1976成立国际模式识别协会(IAPR),Fu任创始主席. 2)IAPR在2011新建两年一届ACPR会议,首届在北京召开.17年将在南京召开. 3)Bengio刚结束ACPR15深度学习主旨报告,正在NIPS15深度学习专题教程.先看个鲜:http://t.cn/R4PNyHU
 labazhou:viviworld 网页链接 2015-12-07 22:51
Cary Millsap
【计算机系统性能的重要挑战】原文地址（original source）： 作者（author）：Cary Millsap ( ) 计算机系统性能的重要挑战，对你而言，你的系统要有足够能力去处理你的需求。听起来非常简单，但是帮助别人应对这个挑战，一直是我整个职业生涯的重点。我为此辛劳了 26 年，终日碌碌，没有尽头。 容量和工作量 我们的挑战就是一台计算机的容量（capacity）及其工作量（workload）之间的关系... http://memect.co/8lLqSTmg6wr
 eyounx_俞扬 网页链接 2015-12-07 22:35
会议活动 深度学习 资源 Geoffrey Hinton Jeff Dean NIPS 会议 课程
nips开讲，hinton为首的deep learning tutorial人满为患，另一边jeff dean讲大规模deep空了一半http://t.cn/RU1bhF3
 于亻士王其 网页链接 2015-12-07 21:59
视觉 代码
我们的免费人脸检测库重磅更新：三个人脸检测函数再次提速，multiview_reinforce()提速为上一版本的2.3倍，已经比OpenCV的正面人脸检测还要快！要知道其他两个函数比这个更快哦，最快的达到232FPS！不多解释，懂得指标的戳大附图一。下载链接： http://t.cn/RwhgTnB
91Ri_我的安全攻防指南 网页链接 2015-12-07 20:42
算法 回归
对于多变量回归问题，笔者的处理思路是寻找feature，求出假设函数，求出代价函数，在代价函数基础上利用梯度下降算法，最后验证模型的效果。在机器学习算法的逻辑回归模型中，也是这个过程。#论数学好的重要性# via@ExploitCat-91ri团队 http://t.cn/R4P6uDG
 GeekFan极客范 网页链接 2015-12-07 20:10
应用 机器人
《世界上的第一个机器人厨房》英国科技公司Moley Robotics，在位于伦敦北部的一个仓库展示了其最新产品——机器人厨房系统。这套系统被该公司称为“世界上第一款自动化厨房”，可实现完全自动化的烹饪体验。http://t.cn/R4PicsJ
 微软亚洲研究院 网页链接 2015-12-07 18:27
会议活动 深度学习 NIPS 会议
#大会聚焦#本周在加拿大举行的神经信息处理系统国际会议（#NIPS2015#）十分火爆，据估计今年注册人数达4000人，参会人数超过5000人！[吃惊]无论你有没有参加这场机器学习和神经计算领域的顶会，但你一定不想错过微软研究院在此次大会总贡献的24篇论文！快码>> http://t.cn/RUsLzr3
 bigdata-research 网页链接 2015-12-07 16:01
架构 算法 资源 Spark 分类 回归 课程
#bigdata-research#本篇教程将引领大家，通过使用spark的机器学习性能和 Scala ，练习一个基于超出内存可加载范围的数据集的逻辑回归分类器（即LR分类器）。 假如你想... http://t.cn/R4PbTZy
爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-07 15:45
会议活动 资源 NIPS PDF 会议 教育网站 统计
【论文:基于主题标签嵌入的大规模正样例贝叶斯多标签学习(BMLPL)】《Large-Scale Bayesian Multi-Label Learning via Topic-Based Label Embeddings》P Rai, C Hu, R Henao, L Carin [IIT Kanpur & Duke University] (NIPS 2015) http://t.cn/R4P4rEw
 微软学术合作 网页链接 2015-12-07 14:39
资源 Leslie Lamport 书籍
【图灵奖得主关于编程的三条忠告】近日，2013年图灵奖得主Leslie Lamport作客北京大学斯坦福中心做题为《编程，不止于代码》的演讲。Lamport对计算机领域学生提出三点忠告：1，编程就像盖房子，要先绘制蓝图；2，数学是编程的基础；3，科研中要严于律己才能不断进步。详情：http://t.cn/R4PLnDe
爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-07 11:11
论文 统计
【论文:面向高维异构数据分析的全贝叶斯非参数方法CrossCat】《CrossCat: A Fully Bayesian Nonparametric Method for Analyzing Heterogeneous, High Dimensional Data》V Mansinghka, P Shafto, E Jonas... [MIT & University of Louisville] (2015) http://t.cn/R4vmHFF
 视觉机器人 网页链接 2015-12-07 09:57
应用 行业动态 机器人
2015-12-07 #科技资讯# http://t.cn/R4v8DWJ 1:2015有哪些疯狂的人工智能技术企业面世？ 2:年终盘点2015年全球最有可能改变世界的十大科技突破 3:为什么有很多名人让人们警惕人工智能 4:百度宣布进军虚拟现实 5:日本机器人通过多所大学考试秒杀学霸 6:VR眼镜+虚拟现实跑步机+Pipboy用这套装备来玩辐射4
爱可可-爱生活 网页链接 2015-12-07 06:01
会议活动 经验总结 Dustin Tran NIPS 博客 会议 论文 统计
【论文+笔记:面向大数据集近似贝叶斯学习的随机期望传播(SEP)】《Stochastic Expectation Propagation》Y Li, J M Hernandez-Lobato, R E. Turner [University of Cambridge & Harvard University] (NIPS 2015)http://t.cn/R4vWoJO Dustin Tran的笔记:http://t.cn/R4vWoJW
 英特尔商用频道 网页链接 2015-12-07 06:00
深度学习 应用 机器人
【回顾：机器人发展史】从机械传动到人工智能，从古代机器人到现代自主型机器人，机器人的发展经历了哪些波折和飞跃？达芬奇设计的初级机器人、工作机器人Unimate、Atlas军事机器人，再到如今机器人向“深度学习”突破。让人不禁遐想，未来我们是否会和机器人共同生活？http://t.cn/R4vWaJv
|
|
发表于 2015-12-9 13:56:38
