第494期机器学习日报(2016-01-25)

更新于 2016年1月26日 机器学习
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2016-01-25 日报 机器学习

机器学习日报 2016-01-25

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全部24 算法9 深度学习8 应用7 视觉5 会议活动4 经验总结4 自然语言处理3 资源3 知识工程2

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CSDN   网页版 2016-01-25 09:31
知识工程 可视化 知识库
[CSDN技术知识库最新推出 你身边的技术百科全书]在当前信息爆炸时代,一张清晰的知识图谱,往往会在最短的时间内,以可视化方式让你迅速全面地了解这一信息的整体架构及其分支脉络。这个知识图谱还是每日动态更新,这样的动态知识库,你会不会感兴趣?http://t.cn/RbQQKRd

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-25 20:28
深度学习 Patrick Callier
【深度学习调试技巧】《Some Tips for Debugging in Deep Learning》by Patrick Callier http://t.cn/Rbnvse3

 

刘知远THU   网页版 2016-01-25 20:28
自然语言处理
综述 | 语言分析技术在社会计算中的应用 自然语言处理的重要应用场景。 http://t.cn/RbnP7Z1

 

赵_志_勇   网页版 2016-01-25 17:32
经验总结 算法 博客 主题模型
憋了好久的LDA理论篇总算完成了,在写的过程中总是希望能够表述清楚,但是有前辈写的LDA数学八卦实在是太好了,觉得无法超越,在写的过程中还是学到了很多的知识,弥补了很多的不足,欢迎大家指正批评http://t.cn/RbEnCh0

 

数据分析精选   网页版 2016-01-25 16:22
数据科学 统计
【机器学习和统计模型的差异】在各种各样的数据科学论坛上这样一个问题经常被问到——机器学习和统计模型的差别是什么? 这确实是一个难以回答的问题。考虑到机器学习和统计模型解决问题的相似性,两者的区别似乎仅仅在于数据量和模型建立者的不同?请看原文http://t.cn/RbEnZKq

 

好东西传送门   网页版 2016-01-25 21:26
深度学习 算法 应用 知识工程 简报 神经网络 推荐系统 知识库
第493期机器学习日报(2016-01-24)http://t.cn/RbnzvgS 1) [活动]实用知识图谱第二讲:爬升知识图谱技能树。 2) Google开课教授深度学习TensorFlow 3) 历史趣文:神经网络复兴的一场关键会议 4) Github上的十大机器学习项目 5) 《探索推荐引擎内部的秘密》系列文章 完整版29条 http://t.cn/Rbnzvgo

 

zhou_phd   网页版 2016-01-25 21:06
经验总结 深度学习 博客 分布式学习
【深度学习&分布式】Parameter Server 详解 – 仙道菜 – 博客频道 – CSDN.NET http://t.cn/RbnhgWE

 

zhou_phd   网页版 2016-01-25 21:03
会议活动 经验总结 NIPS 博客 会议 林添
机器学习的盛宴:NIPS 2015: 作者:微软亚洲研究院实习生:林添 冰雪王国的浪漫 机器学习的盛宴 NIPS(Advances in Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)是每…文字版>> http://t.cn/R4jr8uK (新浪长微博>> http://t.cn/zOXAaic

 

视觉机器人   网页版 2016-01-25 19:17
视觉 应用 Lucas Etter Zackary Gromko 机器人
【视觉技术玩耍魔方:世界上最快的魔方机器人】佛罗里达州的学生Zackary Gromko设计开发的机器人,采用计算机视觉技术识别颜色,计算出解魔方的方法和步骤,通过六个联动的机械臂来旋转魔方,可以在一秒钟时间使魔方回到原有位置。当前人类的世界纪录是Lucas Etter,最短4.9秒 http://t.cn/RbEkzMD .

 

微软学术合作   网页版 2016-01-25 15:55
会议活动 视觉 算法 ICCV KNN 丁昆 分类 会议 活动 聚类 张婷
【如何提高近似最近邻搜索的精度?】上周微软亚洲研究院博士生学术交流会上,博士生们探讨了“如何提高KNN搜索精度”的问题。曾在ICCV 2015上发表论文的博士生丁昆提出“用KNN来学习哈希函数的监督方法”来提高KNN分类准确度;2015微软学者张婷则分享了用量化方法提高KNN搜索精度的思路。详情↓↓↓

 

硅谷王川   网页版 2016-01-25 15:11
应用 Ray Kurzweil 机器人
ray kurzweil 老师对三十年代的设想是: 无数微小的纳米机器人 (nanobot)植入大脑的新皮层 (neocortex),可以直接连接云端的所有计算资源,并且辅助大脑迅速搜寻数据,迅速计算决策。二十年后,半人半机器的混合体,其智能和纯生物人的差别,就好像我们现在和普通哺乳动物的差别一样。

硅谷王川 网页版 转发于2016-01-25 15:12
nanobot 的微型化,和云端的通讯方式,和大脑的沟通接口,都是值得关注的课题。

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-01-25 14:48
深度学习 算法 教育网站 神经网络
【报告:用深度卷积神经网络(DCNN)解决不平衡分类问题】《Tackling Class Imbalance with Deep Convolutional Neural Networks》A Dalyac, M Shanahan, J Kelly [Imperial College London] (2014) http://t.cn/RbECIMP 云:http://t.cn/RbECIMh

 

InfoQ   网页版 2016-01-25 13:15
算法 应用 推荐系统
【推荐算法综述(四)】在本文中,我们将介绍混合引荐技术,它是建立在我们前面介绍过的算法之上的。我们也将简要讨论针对协同过滤算法和基于内容的过滤方法中存在的不足,可以如何通过融入item的流行度来缓解这些局限性。 http://t.cn/RbEZJdb

 

Google开发者   网页版 2016-01-25 12:28
深度学习 资源 课程
[译] Google 自学课程:深度学习与 TensorFlow http://t.cn/RbEIwIC 。近些年,深度学习已经成为机器学习领域最热的主题之一。TensorFlow ,作为一个开源项目,是我们最近发布的深度学习平台。我们的目标是让所有人都有能力使用深度学习技术。在 Github 上有大量来自中国的机器学习爱好者关注了它。

 

Linux中国   网页版 2016-01-25 11:45
深度学习 资源 Vincent Vanhouck 课程
想跟着 Google 首席科学家免费进阶机器学习吗 – 作者:品玩/翔神 | Google 最近宣布在 MOOC 供应商 Udacity 上推出深度学习课程,该课程由 Google 首席科学家、Google 大脑的核心技术人员 Vincent Vanhouck…http://t.cn/RbEcCfJ

 

Linuxeden开源社区   网页版 2016-01-25 09:00
算法 应用 推荐系统
【推荐算法综述(二)】 【编者按】推荐系统在各种系统中广泛使用,推荐算法则是其中最核心的技术点,InfoQ接下来将会策划系列文章来为读者深入介绍。推荐算法综述分文五个部分,本文作为第一篇,将会简要介绍推荐系统算法的主要种类。其中包…http://t.cn/RbE2N5s

 

课程图谱   网页版 2016-01-25 08:34
算法 资源 课程 数据科学
#今日开课提醒# edX上的公开课”Machine Learning for Data Science and Analytics”今日开课,感兴趣的同学可以关注: Learn the principles of machine learning and the importance of algorithms……. http://t.cn/RbE2UPE

 

FT中文网   网页版 2016-01-25 08:25
应用 机器人 桑希尔
#2016冬季达沃斯#【高新技术会带来多少道德难题?】FT副主编桑希尔:随着人工智能、生物科技和机器人领域的技术进步,每个人都急于弄清楚其对社会、经济和道德层面的潜在影响。不妨先考虑三个问题。http://t.cn/RbEA3Ax

FT中文网 网页版 转发于2016-01-25 12:27
桑希尔:人类驾驶员在评判不同情景的伦理时具有无限的灵活性——比如,违反“不得超车”规则,以便让骑自行车的人享有更大路面空间。但是,我们应当对自动驾驶汽车如何编程,使其在遇到真正危机时做出正确反应?我们应当为车主提供可调整的伦理设置吗?

FT中文网 网页版 转发于2016-01-25 15:35
桑希尔:在所有这些让人困惑的问题背后,隐藏着一个大得多的问题:谁负责确保最新的技术成果不被滥用?就像其他众多领域一样,法规滞后于现实似乎是不可避免的。况且,有什么办法阻止流氓国家罔顾任何国际准则、把基因编辑、机器学习或网络技术用于毁灭性目的呢?

历史也是波函数 网页版 转发于2016-01-25 21:25
末日武器,核弹真的不算什么@FT中文网: 桑希尔:在所有这些让人困惑的问题背后,隐藏着一个大得多的问题:谁负责确保最新的技术成果不被滥用?就像其他众多领域一样,法规滞后于现实似乎是不可避免的。况且,有什么办法阻止流氓国家罔顾任何国际准则、把基因编辑、机器学习或网络技术用于毁灭性目的呢

 

segmentfault:梦见山   网页版 2016-01-25 06:19
Python 行业动态
【在MAC上搭建python数据分析开发环境】最近工作转型到数据开发领域,想在本地搭建一个数据开发环境。自己有三年python开发经验,马上想到使用numpy、scipy、sklearn、pandas搭建一套数据开发环境。 ubuntu的环境,百度中文章比较多,搭建起来非常顺利。MAC环境的资料比较少,百度出来的,已经不对了,那我就来补充一篇吧。 MAC自带python,python的安装我就不多说了。 安装pip 我喜… http://memect.co/3G14dXlbzG5

 

Google谷歌爱好者   网页版 2016-01-24 23:28
视觉
《跨越壁垒:何为真AR?》这篇文章翻译自美国、欧洲、日本的七位计算机视觉领域的学者共同就2014年8月在奈良大学召开的AR发展研究探讨会写的一篇总结性质的论文。学者们界定了何为真AR并且阐述了其发展方向以及发展壁垒,提供了一些较有价值的观点和看法 http://t.cn/RbRkczK

 

会议活动 深度学习 视觉 算法 应用 Geoffrey Hinton NIPS Yann Lecun 会议 金融 神经网络
#深度学习# Financial Post刊登文章:神经网络复兴的一场关键会议 http://t.cn/RbR6P2l 2003年NIPS前夕,Hinton召集Lecun等在温哥华向CIFAR申请资助。当时他们被认为是异类,论文发不了,学生没人要,Hinton甚至主动向黑莓提供实习生也被拒绝。最终,有远见的CIFAR给这群异类提供了10年1000万刀资助。

爱可可-爱生活 网页版 转发于2016-01-25 13:08  回复 @爱可可-爱生活 “”How the artificial intelligen…”
@机器之心synced 提供的译文《12年前,一家温哥华酒店如何酝酿了一场人工智能的革命 | 机器之心》http://t.cn/RbEfDis

 

深度学习 视觉 算法 论文 神经网络
#深度学习# arXiv:1601.05610 Reading Car License Plates Using Deep Convolutional Neural Networks and LSTMs http://t.cn/Rb8NNvf 用CNN和LSTM识别车牌号码。步骤 (1) 用一个37类CNN以滑窗方式检测字符,再用一个CNN去除误检,(2) 一个字符CNN提取特征, (3) 最后用一个双向RNN+CTC输出字符串。

 

好东西传送门   网页版 2016-01-21 10:40
会议活动 自然语言处理 NIPS Yoshua Bengio 分布式学习 行业动态 会议 简报
第489期机器学习日报(2016-01-20)http://t.cn/R4883Wp 1) 1月20日Yoshua Bengio在Quora上的问答记录 2) 2016年文本、语义、社交分析十大趋势 3) 百度开源人工智能软件代码Warp-CTC讲解 4) 从NIPS 2015看机器学习三大趋势 5) MXNet 分布式架构—parameter server详解 完整版35条 http://t.cn/R4883WN

 

KissDev   网页版 2016-01-01 12:16
经验总结 自然语言处理 博客 代码 矩阵
最好的#中文分词#方法是什么 ? 大多数方法依赖于词库质量或者发现新词的能力。如何自动抽取“然并卵/城会玩/狗带”之类的新词? 中文系的数学高材生给出了基于大数据语料测量词组信息熵的自动建立词库的方法, http://t.cn/zWlKITu , github上参考实现: http://t.cn/R4xnUxF

 

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