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机器学习日报 2016-02-13 深入浅出ML之Regression家族;深度学习中如何实现Dropout;对话算法大师...

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发表于 2016-2-15 13:08:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
机器学习日报 2016-02-13
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爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-13 16:16
应用 Jayson Demers 行业动态 信息检索
【Google在机器学习/语义搜索方向的终极目标】《What's Google's End Game For Machine Learning And Semantic Search? - Forbes》by Jayson DeMers http://t.cn/RGVIp9d @机器之心synced 提供的译文《机器学习与语义搜索,谷歌的终极武器在何处?》 http://t.cn/RGV77Uv


keukenhoff 网页链接 转发于2016-02-13 16:27
This answer is too superficial. Their vision is in 2 steps, step 1 solve intelligence, step 2 use intelligence to solve everything else.



周永_52ML   网页链接 2016-02-13 19:28
算法 资源 回归 书籍
第01章:深入浅出ML之Regression家族 | 计算广告与机器学习 @好东西传送门 @52nlp @我的印象笔记http://t.cn/RGV9K26




老齐Py   网页链接 2016-02-13 19:25
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刘知远THU   网页链接 2016-02-13 20:19
论文
Arxiv论文:Attentive Pooling Networks http://t.cn/RGVpkeP 看来Attention会成为2016年的热点技术啊。[思考]


Wenpeng_Yin 网页链接 转发于2016-02-13 22:20
这篇论文和我们的”ABCNN: Attention-Based Convolutional Neural Network for Modeling Sentence Pairs “http://t.cn/RGVH8q8 (最近刚被TACL接收)差不多时间立意,在我们提前一个月写出来放arxiv上后,该文一作哭了好久[哈哈][偷笑]



BigData大数据   网页链接 2016-02-13 17:34
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爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-13 17:15
深度学习 算法 可视化 论文 神经网络
【论文:深度网络神经元多方面特征激活可视化】《Multifaceted Feature Visualization: Uncovering the Different Types of Features Learned By Each Neuron in Deep Neural Networks》A Nguyen, J Yosinski... [University of Wyoming] (2016) http://t.cn/RGViJ4m http://t.cn/RGVi4gp




爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-13 15:56
算法 资源 PDF 教育网站
【经典论文:用ROC曲线下面积(AUC)评价机器学习算法】《The Use of the Area Under the ROC Curve in the Evaluation of Machine Learning Algorithms》AP Bradley (1997) http://t.cn/RGVfokR




爱可可-爱生活   网页链接 2016-02-13 15:30
会议活动 算法 AAAI 会议 神经网络
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iB37   网页链接 2016-02-13 13:59
资源 Claude Shannon 书籍
Claude Shannon是Sutherland两兄弟的博导,哥哥Bert历任多个著名公司研究院主管,包括Sun,Xerox PARC和BBN。弟弟Ivan以其博士论文《Sketchpad:人机图形通信系统》及后续工作被誉为计算机图形学之父,获得了1988年图灵奖、2012年(四年一次)京都奖和2016(美国)国家发明家名人堂。http://t.cn/RGVbnKE




星空下的巫师   网页链接 2016-02-13 11:34
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硅谷王川   网页链接 2016-02-13 03:44
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minsky 在 1969年的perceptron 一书中,批驳神经网络研究的两个缺陷: 1. 单层神经网络无法处理 xor 的问题。 2. 计算速度太慢,神经网络模拟计算要好几天以上。 第一个问题到 1975年,通过反向传播方法解决。第二个问题,要到2009年,计算速度大幅度提高后,才在语音识别的应用上有实质性突破





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