第366期机器学习日报(2015-09-19)

更新于 2015年9月20日 机器学习
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2015-09-19 日报 机器学习

机器学习日报 2015-09-19

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全部25 深度学习9 自然语言处理7 算法6 会议活动5 视觉4 资源3 经验总结3 应用2

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星空下的巫师   网页版 2015-09-19 23:03
深度学习 算法 论文 神经网络
[1509.05371] DeXpression: Deep Convolutional Neural Network for Expression Recognition http://t.cn/RyxhCN2

 

hbyido   网页版 2015-09-19 22:26
资源 课程 统计
【论坛】【视频】 Impressions: Gaussian Process Summer School http://t.cn/RyxvBNu 【GPs And Latent Variable Models】【Bayesian Latent Variable Modelling With GPs】【Kernel Design】【Global Optimization with Gaussian Processes】

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 17:51
自然语言处理 论文
【论文:词向量词汇关系表示能力探索】《Take and Took, Gaggle and Goose, Book and Read: Evaluating the Utility of Vector Differences for Lexical Relation Learning》E Vylomova, L Rimell, T Cohn, T Baldwin (2015) http://t.cn/RyMmTug 相关报道:http://t.cn/RyMmTOj

 

视觉机器人   网页版 2015-09-19 10:48
经验总结 视觉 博客
FreeType结合opencv –> 在图像上显示中文:http://t.cn/RPQ0L8G。OpenCV由汉字生成图片:http://t.cn/Rw1RQqN 。OpenCV实现在图像中写入汉字:http://t.cn/zlbkWRW。我做的效果,用opencv在图片上显示的汉字很丑陋,用win7的画图功能添加的汉字明显更正常和美观。有请朋友们推荐更好的技术啊。

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 10:20
经验总结 自然语言处理 博客 代码
【基于依存关系分析的信息抽取/问答简单实现】《A Simple Artificial Intelligence Capable of Basic Reading Comprehension》by Michael http://t.cn/RyIQqOx GitHub:http://t.cn/RyIQqOJ

 

IT程序猿   网页版 2015-09-19 18:30
深度学习 Ian Goodfellow Yoshua Bengio
《深度学习对抗样本的八个误解与事实》Yoshua Bengio的学生、Google科学家Ian Goodfellow在本文中澄清关于深度学习对抗样本的八个误解与神话,包括:它们不会在实践中发生、深度学习更易受影响、它们很容易解决、人脑会犯相似的错误等。(来自: CSDN )cc @酷勤网-程序员的那点事

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 17:39
算法 分类 集成学习
【论文:集成学习+主动学习的网络文档高效分类(选择性人工标注)】《Combining Active and Ensemble Learning for Efficient Classification of Web Documents》S Schnitzer, S Schmidt, C Rensing… (2014) http://t.cn/RyMmaPC

 

asker2   网页版 2015-09-19 17:02
会议活动 NIPS 会议 统计
Bengio讲attention based model就是清楚。感觉attention很适合用latent variable贝叶斯化。@刘知远THU Bengio的talk最后指出了NIPS’15的一篇类似工作,不过看了下好像还不是attention based model,所以还有机会 [嘻嘻]。另附张image to text系统fail的例子 (刚才不小心发到好友圈了,重发)

 

李振AI_Geo   网页版 2015-09-19 10:34
自然语言处理
做英语阅读理解的时候就在想要是NLP什么时候发展到能让计算机做阅读理解,而不是像猿题库那样使用基本NLP技术聚合网友答案来提供答案,那时候的人工智能就有点意思了,现在看来吧,路长的看不到头,现在大都都是在炒作,包装,里面的货真没多少东西! http://t.cn/8kjEJT2

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 09:22
视觉
【OpenCV+Node.js构建在线人脸检测服务】《Build a Face Detection App Using Node.js and OpenCV》by Lukas White http://t.cn/RyMtQW8

 

猎云网   网页版 2015-09-19 08:51
应用 机器人
【被过度科幻化的机器学习和人工智能,你真正了解多少?】技术发展令人深感不安之处在于机器正在逐步取代人类的工作,继而占领全世界。主流媒体利用人们的这种恐惧心理大作文章、赚取利润,比如BBC的问卷“机器人会取代你的工作吗?”然而这种恐惧完全脱离了机器学习的本质。猛戳http://t.cn/RyI1ymP

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 08:38
会议活动 深度学习 算法 Eugenio Culurciello ICLR 代码 会议 论文 神经网络
【论文+代码(Torch):高效扁平化CNN】《Flattened Convolutional Neural Networks for Feedforward Acceleration》Jonghoon Jin, Aysegul Dundar, Eugenio Culurciello (ICLR 2015) http://t.cn/RyMJYhP GitHub(Flattened CNN):http://t.cn/RyMJYhv

 

唐平中THU   网页版 2015-09-19 08:38
Gabriel Carroll
今天听了stanford Gabriel Carroll的报告他今年的新paper “Robustness and Linear Contracts” American Economic Review 2015。 说他准备全心全意混EC。 这是他的wiki page http://t.cn/RyMJjXI 他是全世界数学竞赛成绩最好的人。IMO 两金一银,普特南两次第一一次第二。

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 08:24
Max Welling Python 代码 论文 统计
【论文+代码(Python):变分贝叶斯自动编码(AEVB)】《Auto-Encoding Variational Bayes》Diederik P Kingma, Max Welling (2014) http://t.cn/RZ3NL6p Github(fauxtograph):http://t.cn/RyMJyNW 参阅:http://weibo.com/1402400261/CB3qd8UR1

 

田春冰河   网页版 2015-09-19 07:51
深度学习 资源 课程
[1/3] 我下学期有门课,往年讲的都是软件验证和定理证明器,授课的教授也是这方面的专家;我自从入学以后满怀期待地等了一年,结果今年课程的标题不变,内容改成机器学习和深度学习了…… 虽说都是有用的知识,但学校和教授这么搞不是欺诈么?看我下周一怎么质问这个教授,凭什么授课内容说改就改?

田春冰河 网页版 转发于2015-09-19 17:11
[2/3] 我已经开始找律师了,学校不把课程内容改回来就赔我学费和生活费。我正愁考试和毕业的门槛太低显不出我的本事呢,难道还怕教授们给我穿小鞋不成?先砸两千欧律师费出来,学校要是想和解我转身跟他们要五千欧奖学金。打完这一仗我回国再打离婚官司就有信心了。#翻脸无情#

 

好东西传送门   网页版 2015-09-19 07:41
自然语言处理
第96期NLP日报(2015-09-18) 1) Stanford开放信息抽取工具包 2) 具有基本阅读理解能力的简单人工智能 3) 让机器读取自然语言文档然后回答有关问题 完整版11条 http://t.cn/RyMMum9

 

好东西传送门   网页版 2015-09-19 07:37
深度学习 视觉
第177期计算机视觉日报(2015-09-18) 1) 计算机视觉和机器视觉的区别 2) 计算机视觉产业深度分析:市场井喷,黎明已至 3) 视觉目标识别的神经机制 4) 面向机器视觉的深度学习——CNN vs. HTM 完整版11条 http://t.cn/RyMMHQV

 

好东西传送门   网页版 2015-09-19 07:32
会议活动 深度学习 视觉 应用 自然语言处理 RecSys 会议 简报 社交网络 推荐系统
第365期机器学习日报(2015-09-18)http://t.cn/RyMMpwm 1)Deep learning和Shallow learning 2)RecSys2015最佳:事件型社交网络情境感知事件推荐 3)七种数据分析领域中最为人称道的降维方法 4)让机器读取自然语言文档答有关问题 5)面向机器视觉的深度学习—CNN vs. HTM 完整版22条 http://t.cn/RyMMpwn

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 07:15
算法 资源 Bob Carpenter PDF 教育网站 课程 统计
【视频+幻灯:(MLSS Sydney 2015)Bob Carpenter贝叶斯推理与MCMC】《Bayesian Inference and MCMC with Bob Carpenter》http://t.cn/RyMMZfn Slide:http://t.cn/RyMMZfm 云:http://t.cn/RyMMZfu

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 06:24
深度学习 Python 代码 论文
【论文+代码(Python/Lasagne):递归空间变换网络(RNN-SPN)】《Recurrent Spatial Transformer Networks》Søren Kaae Sønderby, Casper Kaae Sønderby, Lars Maaløe, Ole Winther (2015) http://t.cn/RyI9Q5k GitHub:http://t.cn/RyMIhbR SPN请参阅:http://weibo.com/1402400261/CtTWmrdNt

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-19 05:23
算法 Hugo Larochelle Jasper Snoek Python Ryan P. Adams 代码 论文 统计
【论文+代码(Python):机器学习算法贝叶斯优化实践】《Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms》Jasper Snoek, Hugo Larochelle, Ryan P. Adams (2012) http://t.cn/zlQsC93 GitHub(Spearmint):http://t.cn/zHJYXfh (HIPS Spearmint):http://t.cn/RARiXZf

 

eyounx_俞扬   网页版 2015-09-19 00:30
会议活动 IJCAI 会议
[AI顶会 | CCF-A] 国际人工智能联合联合大会 IJCAI-2016 开始 Call for Paper 啦 http://t.cn/RyMGdsW,摘要deadline: 1月27日,全文deadline: 2月2日,会议日期: 2016年7月9日-13日,美国纽约市

 

陈天奇怪   网页版 2015-09-18 23:57
Python 代码
Dato的SFrame终于开源了 http://t.cn/RyMb8uN,直接可以安装尝试 http://t.cn/RyMb8uC 是单机scalable的dataframe。可以把单机处理的数量级提高一级。支持数据操作和图计算。大部分的数据处理任务可能都不需要上分布式了。 @Jay_Dato机器学习 @Gossip_useR

Jay_Dato机器学习 网页版 转发于2015-09-19 05:52
SFrame性能优势源自外存格式+加压缩算法+查询优化,想详细了解的话推荐阅读Yucheng Low大神的这篇博客http://t.cn/RyMf9lC。 另外,SFrame注重易用性,C++接口几乎和Python长一样,还具有可能是最快最robust的CSV读取器方便数据接入!

孙明明_SmarterChina 网页版 转发于2015-09-19 09:51  回复 @孙明明_SmarterChina “终于从core里剥离出来了,赞!之…”
仔细看了下,的确比pytables灵活不少。且分布式版本正在开发。C++党的福音,配合现有的一堆机器学习框架,应该对效率提升有很大帮助。

 

iB37   网页版 2015-09-18 08:16
会议活动 深度学习 自然语言处理 NIPS 会议
让机器读取自然语言文档然后回答有关问题 即机器阅读理解 Teaching Machines to Read and Comprehend[Hermann,NIPS15] 构建大规模有监督阅读理解语料,提出基于recurrent&attention的深度网络,在有限的先验和真实的文档下,回答复杂的问题 http://t.cn/RALzh8T 附http://weibo.com/2536116592/CzkNYqWUA

孙明明_SmarterChina 网页版 转发于2015-09-19 00:51
说白了就是单位时间内可利用的标注训练样本大小。现在视觉任务的标注样本看起来很大,但远低于动物视觉系统训练过程中的信息和反馈洪流,自然语言方面就更别提了。视觉上还有办法解决,自然语言方面成本太高。

 

Jay_Dato机器学习   网页版 2015-05-02 07:24
经验总结 深度学习 算法 自然语言处理 博客 分类
实战深度学习文本分析案例:从70万博客中推断作者的性别和年龄段。来自Dato的MichaelFire首先用BeautifulSoup解析文本,然后对每个文本计算Word2Vec的平均向量作为特征,最后用BoostedTrees分类器,准确率在70%左右。博客链接:http://t.cn/RAuI4vc Notebook链接:http://t.cn/RAux0Gu

 

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