第479期机器学习日报(2016-01-10)

更新于 2016年1月11日 机器学习
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2016-01-10 日报 机器学习

机器学习日报 2016-01-10

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本期话题有:

全部27 深度学习12 算法10 自然语言处理8 资源5 应用3 视觉2 会议活动2 经验总结2 架构1

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聊聊架构   网页版 2016-01-10 19:52
算法 应用 推荐系统
【微博推荐系统的架构演进之路】本文主要阐述在这个过程中推荐架构的演进,从产品目标、算法需求以及技术发展等维度为读者呈现一个完整的发展脉络,同时也希望通过这个机会跟大家一起探讨业务与技术的相互关系。http://t.cn/R4Cpc6P

 

赵家平USC   网页版 2016-01-10 14:06
Nando De Freitas 统计
A review of Bayesian Optimization (by Nando de Freitas) http://t.cn/R4CfVWK : bayesian optimzation 综述, 目前machine learning中的绝大多数模型都有 > 1 hyperparameters, 然后这些hyperparameters一般都是事先定义好的,怎样jointly optimize这些参数,从而自动选择它们呢,参照这篇survey

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-10 05:47
自然语言处理
【(Reddit)2015.12 NLP/自然语言生成最新进展(论文)小结】《State of the art (Dec/2015) natural language processing & natural language generation》 http://t.cn/R49FdiI

 

iB37   网页版 2015-12-25 15:11
会议活动 深度学习 自然语言处理 Bing Liu WSDM 会议 教育网站 情感分析
Rochester大学博士生Quanzeng You《与图片相关的情感分析》系列工作。1)CNN图片情感分析[AAAI15] 2)联合{CNN图片和Paragraph2vec文本}情感分析 [MM15短文],[TMM15] 3)多模态[WSDM16] 4)图片情感识别数据集[AAAI16] http://t.cn/R45vVDK PS: 专注文本情感分析的Bing Liu今年已被推举为ACM Fellow

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-12-22 11:40
深度学习 算法 论文 神经网络
【论文:深度卷积神经网络(CNN)提取特征的数学理论】《A Mathematical Theory of Deep Convolutional Neural Networks for Feature Extraction》T Wiatowski, H Bölcskei (2015) http://t.cn/R4btiin

 

LinuxStory   网页版 2016-01-10 22:11
自然语言处理 代码
#LinuxStory 资讯速递# 听你的话——Mycroft 开源重要 AI 组件,解释执行自然语言! | Mycroft团队开源了AdaptIntentParser,它是一段能够将自然语言转换成机器可以理解的指令的代码。它还是一个轻量级的解决方案…Github 主页:http://t.cn/R4C8Ous <ls作者:@Guolong_Liu > http://t.cn/R4CQlMI

 

视觉机器人   网页版 2016-01-10 20:38
视觉 算法
opencv的实用研究–分析轮廓并寻找边界点(2016-01-06): http://t.cn/R4SxGyw 也可以借鉴下作者解决实际问题的思路,“在图像处理中,能够稳定解决问题的,往往依靠的是“先验知识,本质特征”;越是分析逼近图像的本质特征,越能够发现稳定的解决方法”。而机器学习方法可以放在级联算法的最后环节。

 

慕课网   网页版 2016-01-10 19:29
数据库 正则表达式
#慕课网#【PHP开发核心知识篇】①.PHP进阶:http://t.cn/R4CNiVv ②.正则表达式:http://t.cn/R4CNiVP ③.面向对象:http://t.cn/RysgoGc ④.MySQLi扩展库:http://t.cn/R4CNicF ⑤.PDO数据库抽象层:http://t.cn/RyJJOJE ⑥.JSON实战:http://t.cn/R4CNics ⑦.PHP实现页面静态化:http://t.cn/R4CNiVz

 

入门 深度学习 算法 自然语言处理 雷欣 李理 神经网络 问答系统
#深度学习# (201601) 深度学习:推动NLP领域发展的新引擎 http://t.cn/R4CqM1J [博主注] 不错的科普文章,介绍了Word Embedding、RNN/LSTM/CNN等主流的深度神经网络在NLP中的应用,然后科普了Multi-Model、Reasoning、Attention and Memory等NLP的研究热点。作者是出门问问的雷欣/李理。

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-10 17:30
深度学习 视觉 算法 资源 Kaggle Pedro Domingos Python 课程 神经网络 视频
24小时分享排行榜:1、Machine Learning with Python and SKlearn系列视频 2、【神经网络学习实践】3、【2015 深度学习年度十大论文】4、【经典课程:(Coursera)Pedro Domingos机器学习】5、【时序预测——Kaggle’s Rossmann竞赛实例分析】…… http://t.cn/R4CSKGS

 

iB37   网页版 2016-01-10 16:43
架构 应用 Spark 教育网站 推荐系统
推特公司的“关注谁”服务是用户推荐的问题,基于共同兴趣和好友等建立用户之间的联接。WTF:The Who to Follow Service at Twitter [Gupta,WWW13] 从体系结构视角构建和运行这一服务的经验与教训,核心是开源内存图处理引擎Cassovary。作者R.Zadeh贡献Spark的MLlib,还是私人飞行员 http://t.cn/R4CXMkS

 

开发者头条   网页版 2016-01-10 16:03
深度学习 孟婷
[译] 关于深度学习为什么存在,必须要知道的 5 件事 http://t.cn/R4CbUAf by 钟靓 & 孟婷 分享自 @头条机器人 创建的《机器之心》 http://t.cn/R4IPf0I ( 想看更多?下载 @开发者头条 app:http://t.cn/RA0H2i6 )

 

InfoQ   网页版 2016-01-10 14:15
深度学习
【可微分式编程:深度学习发展趋势】深度学习最近的成功经常被归功于更大量的可用数据、更强大的计算系统,以及大科技公司对这一领域突然增加的兴趣。大公司一直以来都投入了大量资源到各种机器学习方法中,只有深度学习取得了如此令人难以置信的进展,深度学习成功的秘诀是什么 http://t.cn/R49Zeoz

 

赵家平USC   网页版 2016-01-10 13:52
深度学习 Geoffrey Hinton Yann Lecun 论文
Deep Nets 中的 what/where: what 指 object identity, 而 where 则指 environmental factors。目前的CNN把where丢掉了,因为我们关心的是 Object identity,而 Hinton 在 transforming autoencoder 中则argue: 需用capsule把where也保存下来,近来LeCun也尝试把where保留下来 http://t.cn/R20WL5L

 

算法组   网页版 2016-01-10 12:22
经验总结 深度学习 算法 自然语言处理 博客 神经网络 问答系统
『利用卷积神经网络(CNN)构造社区问答系统』http://t.cn/R4CqXy2

 

i黑马   网页版 2016-01-10 10:58
#海外周报#【黑科技挡不住!苹果买刷脸器,小扎学钢铁侠,帽子成导航仪】1、苹果收购人工智能公司Emotient 可解读表情;2、Twitter投资高端智能耳机厂商Muzik;3、扎克伯格2016年新年挑战:造人工智能管家;4、康奈尔大学现可导航的帽子;5、印度成全球第三大成人视频观看国….详:http://t.cn/R4CyrHi

 

黄广斌-ELM   网页版 2016-01-10 09:42
华人在机器学习和人工智能时代的遗憾:轰轰烈烈的机器学习和人工智能时代已经到来,很少有人知道其实打起发号令的可以说是海外的几个华人,然而由于缺少协调,在这场以资金和资本推动的时代,华人的声音也就变得微弱了,充其量为抬轿的而已。

 

ImportNew   网页版 2016-01-10 09:40
自然语言处理 Java
《Stanford CoreNLP:一个独立的自然语言处理框架与服务》Stanford CoreNLP 提供了一系列自然语言的分析工具,对于用户提供的一段文字,它都能提供出每个词语的组成与语法,与相互之间的依赖关系。http://t.cn/R4CAlnz (凝枫 整理)更多Java精选工具资源:http://t.cn/RUsREeA

 

慕课网   网页版 2016-01-10 08:40
资源 Python 课程 正则表达式
#慕课网#【Python入门到实战】零基础入门Python,到开发爬虫小案例。开整吧![耶]①.Python入门:http://t.cn/RU2qo3k ②.Python进阶:http://t.cn/RU2qo1b ③.Python正则表达式:http://t.cn/RUrZhXr ④.HTML+CSS基础课程:http://t.cn/RyNkagc ⑤.Python开发简单爬虫:http://t.cn/R4y7tnt

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-10 05:51
自然语言处理 Dylan Martin 行业动态 问答系统
【挑战Siri和Google Now的自动问答初创公司Semantic Machines】《This Boston Startup Has an ‘Elite Team’ to Build The Next Siri》by Dylan Martin http://t.cn/R4CPcYA

 

机器学习的羊   网页版 2016-01-10 01:35
深度学习
一张图表示LSTM memory cell的所有计算过程,欢迎各位大神转载讨论。 注释:[红框] 时刻 t; [蓝框] 时刻 t-1; [绿框] gate units; [s圆圈] sigmoid or tanh; [+圆圈]: addition; [*圆圈] multiplication.

 

赵家平USC   网页版 2016-01-08 19:58
经验总结 深度学习 算法 资源 博客 课程 神经网络
Britz 的博文 http://t.cn/RyQX2Hg 很好的讲解了RNN中vanishing gradient 的问题,以致RNN不能 model long-term dependency; 那么, LSTM 便用cell 来保存 long-term information, 可以模拟sequence的 “far away dependency”, 推荐阅读 colah 的post: http://t.cn/RyhVmWU

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-07 09:11
深度学习 算法 自然语言处理 代码 机器翻译 论文 神经网络
【论文+代码:多源感知机器翻译模型】《Multi-Source Neural Translation》B Zoph, K Knight [University of Southern California] (2016) “…report up to +4.8 Bleu increases…” http://t.cn/R4SuHhG GitHub(Zoph_RNN):http://t.cn/R4SBIif

 

李航博士   网页版 2016-01-04 23:57
应用 信息检索
信息检索等领域的顶级期刊ACM Transaction on Information Systems (TOIS)最近组织了专辑“Search, Mining and their Applications on Mobile Devices”。欢迎大家投稿。http://t.cn/R4XaJjY @丈意一三

 

iB37   网页版 2016-01-04 22:16
会议活动 深度学习 算法 资源 NIPS Yoshua Bengio 会议 活动 课程 迁移学习 强化学习
Yoshua Bengio在NIPS15上的tutorial和workshop报告集锦。1)tutorial专题教程1个:深度学习 http://weibo.com/2536116592/D7M4whixf 2)workshop研讨会4个:迁移学习和多任务学习,推理、留意和记忆, 深度强化学习,理解神经系统的统计方法 。http://t.cn/R4XxPnO

 

赵家平USC   网页版 2015-07-10 12:08
统计
Bayesian vs. Frequentist 系列 之 参数估计 http://t.cn/RLUl9Gq 用城市白领们上下班 乘地铁 的例子, 生动的讲解了 maximum likelihood estimation (ML) 和 maximize a posterior estimation (MAP) 的差异, 这个例子 深刻的陈述了 Bayesian 和 Frequentist 解决问题的思维差异

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-01-14 05:34
算法 资源 Python SVM 视频
Scikit-learn: Machine Learning with Python and SKlearn系列视频,介绍如何在python中基于Scikit-learn使用支持向量机做机器学习。最特别的一点,会介绍使用线性SVC,通过基本面信息,判断A股是否可能跑赢大市,推荐! http://t.cn/RZoUQOG

 

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