第371期机器学习日报(2015-09-24)

更新于 2015年9月25日 机器学习
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2015-09-24 日报 机器学习

机器学习日报 2015-09-24

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全部21 算法11 资源7 深度学习6 会议活动5 应用4 架构3 自然语言处理3 语音2 视觉2

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码农周刊   网页版 2015-09-24 18:18
微软“机器学习”系列文章 (微软亚洲研究院) http://t.cn/RyXHM35 更多:http://t.cn/Ry6yYaB 《码农周刊》官方客户端下载地址:http://t.cn/RA0H2i6

 

iB37   网页版 2015-09-24 21:34
会议活动 资源 自然语言处理 EMNLP IJCAI 会议 教育网站 书籍 数据科学
#免费电子书# <Automatic Summarization>, A.Nenkova & K.McKeown, FnT-IR, 2011, http://t.cn/RyXepxB 1) McKeown是2013年世界首个数据科学院(位于哥伦比亚大学)主任,她亦是ACL、AAAI和ACM Fellow 2)<EMNLP-15文本摘要若干> <IJCAI-15文本摘要论文5篇> http://weibo.com/2536116592/CzNb76ZRn

Copper_PKU 网页版 转发于2015-09-24 21:51  回复 @hbyido “转发微博”
McKeown 曾经在一次Summer School听过她的讲座,人很nice,对于厚着脸皮上去问的人 也能耐心回答。

AixinSG 网页版 转发于2015-09-24 22:05
非常全面的综述 (PDF http://t.cn/SXT2Jr ) 里面提到了我们07年的文章。【接下来的讨论跟此书无关】还没有读这电子书,就文本摘要来说本身有个很有意思的问题:“在用户创造内容的大环境下,什么是一个 document?” 一篇新闻,一篇博客,一则微博,一个评论,还是一个事件(话题)?

 

hbyido   网页版 2015-09-24 20:30
科学网—13-Representation Learning-A Review and New Perspectives笔记 – Bengio大神的2013年综述,内容更新,与09年那篇综述侧重点稍有不同 http://t.cn/RyX1s2v

 

Huihoo   网页版 2015-09-24 11:10
架构 算法 资源 Spark 课程 神经科学
BerkeleyX: CS190.1x Scalable Machine Learning,一个很棒的机器学习课程,覆盖:Spark大数据、线性回归、梯度下降、在线广告、分类数据、数据预处理之One-Hot Encoding、神经科学等内容。下载讲义:http://t.cn/RyXGn0y 在线学习:http://t.cn/RLbsloQ #机器学习#

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-24 06:59
会议活动 深度学习 算法 Alexander Novikov Anton Osokin NIPS 代码 会议 论文 神经网络
【论文+代码(Matlab):(深度)神经网络张量化】《Tensorizing Neural Networks》Alexander Novikov, Dmitry Podoprikhin, Anton Osokin, Dmitry Vetrov (NIPS 2015) http://t.cn/RyXvpWF GitHub(TensorNet):http://t.cn/RyXvpWk

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-24 22:00
深度学习 视觉 算法 Lichao Huang Yafeng Deng Yinan Yu Yi Yang 论文 神经网络
【论文:面向统一特征点定位的全卷积神经网络(FCN)框架DenseBox(End-to-End目标检测)】《DenseBox: Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection》Lichao Huang, Yi Yang, Yafeng Deng, Yinan Yu http://t.cn/RyXkKpq Demo:http://t.cn/RyXkKp5

 

iB37   网页版 2015-09-24 19:59
会议活动 算法 NIPS 分布式学习 会议 论文 凸优化
最小化N个样本的经验风险,可以将其切割为M个数据子集,分配到M个机器上.分布式环境要考虑的额外代价是通信开销,一条工作是确定通信复杂性的上界. Communication Complexity of Distributed Convex Learning and Optimization [Arjevani,NIPS15] 研究下界通信轮数: 收发参数和梯度 http://t.cn/RyXuEhD

 

自动化网官方微博   网页版 2015-09-24 17:11
应用 语音 机器人
5月底,从事人工智能研究的日本国立信息学研究所(NII)教授新井纪子收到一家名为科大讯飞的中国企业电子邮件。据悉,中国知名大学与人工智能风险企业科大讯飞等展开合作,力争使机器人考上中国前20名的大学。http://t.cn/Ry6vXto

 

iB37   网页版 2015-09-24 16:11
会议活动 算法 NIPS 会议 论文
高斯过程隐变量模型是一种概率方法,能让高维数据的低维流型学习沿着可观察数据的生成分布展开. Probabilistic Curve Learning:Coulomb Repulsion and the Electrostatic Gaussian Process[Wang,NIPS15]受物理静电作用模型启发提出库伦斥力过程,并融合高斯先验得到静电高斯过程 http://t.cn/RyXNsCM

 

wb王传鹏   网页版 2015-09-24 15:29
应用 推荐系统
对如何利用大规模隐式反馈数据进行个性化推荐进行了研究,提出了潜在要素模型IFRM.该模型通过将推荐任务转化为选择行为发生概率的优化问题,克服了在隐式反馈推荐场景下只有正反馈而缺乏负反馈导致的困难.在此基础上,为了进一步提高效率和可扩展性,提出了并行化的隐式反馈模型p-IFRMhttp://t.cn/RyX9V1n

 

图灵教育   网页版 2015-09-24 15:19
资源 书籍
#新书上市# 《程序员的数学2:概率统计》网店到货!史上最易上手概率统计书,从入门到应用,结合大量实例和263张图表深入讲解程序员必须掌握的各类概率统计知识,机器学习、数据挖掘、模式识别必备。京东:http://t.cn/RyihriD 亚马逊:http://t.cn/Ryi7OrB 试读:http://t.cn/RyXKYz3

 

CSDN云计算   网页版 2015-09-24 13:05
深度学习 视觉 颜水成
#HPC#新加坡国立大学Associate Professor颜水成介绍,Deep Learning人工智能有两种方式:Brain-like和Baby-like。前者是Deep Learning for AI。后者是Deep Learning for True AI,即具有自学习能力,能自适应环境,包括对图像进行识别和理解。

 

IT程序猿   网页版 2015-09-24 10:43
架构 应用 自然语言处理 Spark 推荐系统
#粉丝福利# @IT程序猿 联合@图灵教育 送出5本《Spark机器学习》,截止9月28日零点,转发赢取。介绍Spark基础知识,从利用Spark API载入和处理数据,到将数据作为多种机器学习模型的输入。通过详细实例和现实应用讲解常见机器学习模型,包括推荐系统、分类、回归、聚类和降维,大规模文本数据处理等。

 

网路冷眼   网页版 2015-09-24 08:04
资源 数据 政府网站
【美国航空航天局(NASA)开放数据集】http://t.cn/RyX7vgi 这个开放数据网站希望能激发你的创意,并为你提供数据集和工具,使用NASA的数据,工具和资源以解决地球上迫在眉睫的挑战。业界良心啊!

 

好东西传送门   网页版 2015-09-24 07:40
深度学习 算法 资源 Percy Liang 简报 课程 神经网络 统计
第370期机器学习日报(2015-09-23)http://t.cn/RyXh7j7 1) 深度学习论文资源 2) 基于深度神经网络的海洋浮游生物分类 3) 剑桥的图片定位项目 4) 论文: Reasoning about Entailment with Neural Attention 5) Percy Liang统计学理论课程 完整版26条 http://t.cn/RyXh7jh

 

好东西传送门   网页版 2015-09-24 07:38
架构 算法 自然语言处理 Spark 主题模型
第101期NLP日报(2015-09-23) 1) NiuParser 1.3.0 新版发布 2) 论文: Reasoning about Entailment with Neural Attention 3) 基于Spark改进LDA大规模主题建模 完整版9条 http://t.cn/RyXPsbw

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-24 06:17
Ben Krose Gwenn Englebienne Ninghang Hu 代码 论文
【论文+代码(Matlab):面向行为识别的潜在层次模型】《Latent Hierarchical Model for Activity Recognition》Ninghang Hu, Gwenn Englebienne, Zhongyu Lou, Ben Kröse (2015) http://t.cn/Ry6sS3R GitHub:http://t.cn/Ry6sS3Q Page:http://t.cn/Ry6sS38

 

谢澎涛CMU   网页版 2015-09-24 05:14
入门 算法 SVM
很多机器学习模型都源自于良好的intuition(如SVM的max-margin)。如果能对数学工具有一个intuitive的理解,相信对分析和构建机器学习模型是很有帮助的。推荐一本教材 Linear Algebra and Geometry (Shafarevich等),对线性代数中的很多抽象的量(如行列式)给出了几何上的解释,很intuitive。

爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-24 16:20
《Linear Algebra and Geometry》Shafarevich, Igor R., Remizov, Alexey (2013) http://t.cn/RyXpW0J

 

杨静Lillian   网页版 2015-09-24 01:58
深度学习 算法 语音 行业动态 吴恩达 杨静
百度发力人工智能突围战【FT专访吴恩达与新智元杨静】 百度在语音识别深度学习算法方面具有优势,吴恩达说由于在汉语语音识别方面取得了巨大进步,百度即将推出Deepspeech。新智元创始人杨静说,人工智能是寡头垄断行业,这是一个巨头间的游戏。 http://t.cn/Ry6e2qh

杨静Lillian 网页版 转发于2015-09-24 02:05
【FT:百度发力人工智能突围战】http://t.cn/RyVWt7M 百度通过在数据中心利用深度学习算法预测硬盘故障已经可以每天节省1700万元人民币,而且还利用人工智能优化广告和相片的使用来提升点击率。行业专家如今认为百度领先于国内同行,可与美国竞争对手Facebook、谷歌和IBM比肩。

 

iB37   网页版 2015-09-15 01:43
会议活动 深度学习 算法 应用 资源 ICML NIPS 会议 课程 论文 预测
人学习是从简单到复杂,循序渐进,叫“课程学习”Curriculum Learning [Bengio,ICML09]. 对于RNN/LSTM: 在训练阶段,预测下一个token时前一个token是正确的;在推理阶段,前一个token却可能是错误的导致错误累加.Scheduled Sampling for Sequence Prediction with RNN [Bengio,NIPS15] http://t.cn/Ry4B57s

 

陈天奇怪   网页版 2014-10-23 10:22
算法 资源 PDF 幻灯片 集成学习 教育网站 课程
这学期TA机器学习,尝试在recitation做了一个gradient boosting的tutorial,slide在: http://t.cn/R7fidqZ 比较formal地从优化functional space角度来解释了gradient boosting和boosted tree。算是我自己对于gradient boosting的见解

 

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