机器学习日报 2016-02-05 无监督计算机视觉最新进展；RNN/LSTM/RNN局限性及DNN语言处理展望

解应春BW

机器学习日报 2016-02-05

• 幻灯:无监督计算机视觉最新进展 @爱可可-爱生活
• 机器学习集成方法 @爱可可-爱生活
• 大神视频Mikolov)RNN/LSTM/RNN局限性及DNN语言处理展望 @爱可可-爱生活
• 降维及其应用 @爱可可-爱生活
• 声音：人工智能正改变谷歌搜索，而下一个目标则是整个互联网 @爱可可-爱生活
  

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今日焦点 (5)
爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-05 06:28
经验总结 视觉 博客
【幻灯:无监督计算机视觉最新进展】《Unsupervised Computer Vision: The State of the Art | Stitch Fix Technology – Multithreaded》by TJ TORRES http://t.cn/RGPvCoF 云:http://t.cn/RGPvCok

爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-05 08:43
集成学习
【机器学习集成方法】《Ensemble Methods: Elegant Techniques to Produce Improved Machine Learning Results | Toptal》by Necati Demir pdf:http://t.cn/RGPbXr3 http://t.cn/RGP4Fqu

爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-05 07:39
深度学习 资源 Tomas Mikolov 视频
【视频T Mikolov)RNN/LSTM/RNN局限性及DNN语言处理展望】《Recurrent Networks and Beyond - Tomas Mikolov - YouTube》by Tomas Mikolov http://t.cn/RGPZZVP 云:http://t.cn/RGPZZVv




爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-05 05:05
深度学习
【降维及其应用】《Understanding Dimensionality Reduction and its Applications - Dataconomy》by Dmitry Storcheus http://t.cn/RGvFwON

爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-05 04:48
应用 信息检索
【人工智能正在改变Google搜索，web其他领域的变革指日可待】《AI Is Transforming Google Search. The Rest of the Web Is Next | WIRED》by Cade Metz http://t.cn/RGvk8fc

爱可可-爱生活 网页链接 转发于2016-02-05 19:58
@机器之心synced 提供的译文《人工智能正改变谷歌搜索，而下一个目标则是整个互联网》http://t.cn/RGhZogy



最新动态
西瓜大丸子汤   网页链接 2016-02-05 22:27
知识工程 资源 知识库
上次的讲座 http://t.cn/RbrM2Yu 提到知识图谱开发的核心是迭代，稍作补充：线上可用的系统，一般经过统计、规则、编辑三步提取。统计方法粗过一遍，但一般难以达到可用程度，后面还是要靠人工。规则是可重复的人工投资，编辑是不可重复的人工。迭代就是提高可重复的人工投资的比例，并反馈到统计系统

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-05 22:33
拿炼钢做比喻。统计相当于选矿，提供些可用的原材料。规则相当于炼出铁，勉强可用。编辑相当于锻打，让材料达到做零件可用的特性。我们要用各种方法来改进炼铁和锻打的效率，但是这不是加强选矿就能替代的。有多少人工才有多少智能。

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-05 22:38
迭代的目的是控制成本。从字符串到URI有巨大的成本。分类是一种，实体识别是一种。很多时候我们并不需要精确的URI，而只需要用户可感知的满意度。我们没有必要过度优化。我们也完全可能统筹统计、规则、编辑来降低成本

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-05 22:41
极少可能我们一下子就知道该用什么方法。应该先用小的数据集来人工的观察，人工的来标注。找到数据的感觉。很少有情况我们基于常识不能发现一些规律的。用这些早期的发现来bootstrap，构造规则或者统计系统来渐次减少人工观察的比重。用好Faceted Browser和Excel表格这些能快速发现数据规律的工具

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-05 22:49  回复 @西瓜大丸子汤 “在HCI工具上要积累。观察数据的工...”
比如Ayasdi分析系统的核心不仅是数据拓扑分析，而且是它的多分辨率可视化算法，工程师可以多角度快速发现数据规律。这些规律是机器很难发现的。

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-05 22:57  回复 @西瓜大丸子汤 “迭代的目的是控制成本。从字符串...”
实体Entity是URI的另一个说法而已。语义网多年的惨痛教训已告诉我们不能过于实体化。字符串到实体要尽可能在应用部署中迭代进行，千万不能上来就想构造实体的网络

西瓜大丸子汤 网页链接 转发于2016-02-05 22:58  回复 @西瓜大丸子汤 “实体Entity是URI的另一个说法而已...”
“构成这个世界的是实体，而非字符串” 这句Google的名言是有适用范围的。不小心就栽坑里了



爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-05 20:59
深度学习 视觉 可视化
48小时分享排行：​ No 1. 【20个最佳大数据可视化工具概览】 No 2. 《最全的深度学习硬件指南》 No 3. 【数据挖掘相关的数学基础】 No 4. 【Boosted Trees介绍】 No 5. 【幻灯:无监督计算机视觉最新进展】 ……http://t.cn/RGhu4KG




爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-05 20:25
深度学习 算法 论文 强化学习
【论文:深度强化学习异步算法(多核单CPU高效多线程)】《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》V Mnih, A P Badia, M Mirza, A Graves, T P. Lillicrap, T Harley, D Silver, K Kavukcuoglu [Google] (2016) http://t.cn/RGh8Cga

算文解字   网页链接 2016-02-05 17:33
会议活动 深度学习 ICLR 会议 论文
Deep Mind去年9月份被@爱可可-爱生活 和@好东西传送门 推荐过的一篇用LSTM + attention做entailment/蕴含推理的文章这周被ICLR 2016录用了。文章链接: http://t.cn/Ry6vqfK

Google谷歌爱好者   网页链接 2016-02-05 17:21
John Giannandrea
从 Amit Singhal 到 John Giannandrea，很多人把这个举动看作是机器学习引领搜索引擎未来的信号。就解决 Google 搜索引擎发展过程中所遇到的问题而言， Google 的这一举动既是领导权的转移，同时也是领导者所属部门的转移…… http://t.cn/RGhxlfx




冯剑HIT   网页链接 2016-02-05 17:18
自然语言处理 Python
『用Python做自然语言处理，你不知道这8个工具就Out了』http://t.cn/RGPMVPl




黄广斌-ELM   网页链接 2016-02-05 16:58
深度学习 算法 ELM GPU
最新消息：即将发表在某IEEE Transactions的文章显示，在几个交通路牌识别数据集测试中，基于超限学习机（ELM）准确率比深度学习高，而学习时间从基于GPU的深度学习几十小时缩短到基于CPU的ELM的200秒左右，考虑到GPU和CPU速度的区别，基于ELM的实现实际把训练速度约提高了几万倍，祝贺相关研究团队！




InfoQ   网页链接 2016-02-05 16:00
自然语言处理 R语言 情感分析
【R语言中的情感分析与机器学习】利用机器学习可以很方便的做情感分析。本文将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。 http://t.cn/RbFBjgJ

InfoQ   网页链接 2016-02-05 14:00
自然语言处理 机器翻译
【浅谈机器翻译之瓶颈及目前的研发趋势】机器翻译是个很吸引人的研究题材，但却因为自然语言中的歧义和语法不合设定问题，而造成研发上的障碍。近年来，由于语料库资源的快速发展，可从双语语料库内自动抽取知识的参数式系统，逐渐取代了传统的规则库系统，成为研发的主流。 http://t.cn/RbsAfQe

星空下的巫师   网页链接 2016-02-05 08:55
深度学习
过年了，大神们都不让人消停，Facebook也发布了他们基于torch训练的ResNet模型，性能还要优于kaiming自己发布的那个版本。 http://t.cn/RLPSXdW




王威廉   网页链接 2016-02-05 08:32
深度学习 视觉 代码
脸书派人把今年微软研究院获得ImageNet冠军