第611期机器学习日报(2016-05-21)

更新于 2016年5月22日 机器学习
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2016-05-21 日报 机器学习

机器学习日报 2016-05-21

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本期话题有:

全部24 深度学习11 算法11 会议活动4 经验总结4 应用3 自然语言处理2 视觉2 资源1

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视觉机器人   网页版 2016-05-21 11:55
视觉 自然语言处理
【机器学习】机器学习研究的数据集列表(List of datasets for machine learning research):http://t.cn/R5vmy4K 包括图像数据、文本数据、声音数据、信号数据、物理数据、生物数据、多变量数据,你们感受下,实在是机器学习的必备啊。

 

网路冷眼   网页版 2016-05-21 19:00
经验总结 Python 博客
【7 Steps to Mastering Machine Learning With Python】http://t.cn/RUm9hTu 掌握Python机器学习的7个步骤。

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 10:16
Jeff Dean 高管齐 行业动态
《Jeff Dean等三名高管齐聚谷歌 I/O 压轴论坛,多角度解读谷歌眼中的机器学习》via:@机器之心synced http://t.cn/R5vlJZb

 

网路冷眼   网页版 2016-05-21 09:28
经验总结 博客
【Top 10 Machine Learning Projects on Github】http://t.cn/R4AoFyh Github上10大机器学习项目。包括了大量的库、框架、工具和学习资源。

 

数据分析精选   网页版 2016-05-21 07:27
自然语言处理 Python
【用Python做自然语言处理必知的八个工具】使用Python进行自然语言处理,要是不知道这8个工具就真的Out了[doge][doge] http://t.cn/R5vJGnQ

 

学生古   网页版 2016-05-21 22:43
会议活动 深度学习 视觉 CVPR 会议
CVPR16语言与视觉(图片,视频)相关论文14篇及其PDF链接(Github Markdown格式)。麻省理工[Vondrick,Pirsiavash,Torralba]利用未标记视频的时序结构已被引12次。 # [cvpr 2016 accepted papers – language and vision](http://t.cn/R5PmRJ2 ### 6 Learning Deep Representations of Fine-Grained V…全文: http://m.weibo.cn/2536116592/3977703097529004

 

文因互联   网页版 2016-05-21 21:53
#Fintech 101# Wecash闪银http://t.cn/R5PTtOE是中国首家互联网信用评估平台,依托数据挖掘分析和机器学习技术,实现快速精准的信用评估。基于该评估结果,撮合个人用户和机构快速完成交易,帮助个人享受到更便捷的资金借贷、消费分期等金融服务,以及租车、租房、旅游、教育等生活服务。截至2016年3月…全文: http://m.weibo.cn/5756099182/3977690668996396

 

网路冷眼   网页版 2016-05-21 21:25
深度学习 算法 论文 神经网络
【Deep Gate Recurrent Neural Network】http://t.cn/R5PpkbW 论文《Deep Gate Recurrent Neural Network(深闸门递归神经网络)》。

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 20:39
深度学习 算法 Zibin Zhang 代码 神经网络
‘char-rnn-chinese – Multi-layer Recurrent Neural Networks (LSTM, GRU, RNN) for character-level language models in Torch. Based on code of http://t.cn/R5PoOwD Support Chinese and other things.’ by Zibin Zhang GitHub: http://t.cn/R5PoOw3

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 20:24
深度学习 Jay Hack 代码 论文
‘LSTM Variational Recurrent Auto-Encoder – Variational Recurrent Auto-Encoder using LSTM encoder/decoder networks’ by Jay Hack GitHub: http://t.cn/R5PSvx2 ref:《Variational Recurrent Auto-Encoders》O Fabius, J R. v Amersfoort [University of Amsterdam] (2015) http://t.cn/R5PSvxw

 

学生古   网页版 2016-05-21 19:33
会议活动 深度学习 算法 UAI 会议 论文 神经网络
S型激活函数深度神经网络的自由度和测试误差与训练误差之间的期望差异相关。Degrees of Freedom in Deep Neural Networks [Gao & Jojic, UAI16] 对于固定参数规模的神经网络,更深的比更宽的自由度小,展现出一种”通过深度达到正则“的效果(regularization-by-depth)。http://t.cn/Rqw3flb

 

学生古   网页版 2016-05-21 18:42
会议活动 算法 应用 Robert Fernholz UAI 会议 金融 论文
牛津大学量化金融研究所和数学研究所:随机投资组合理论(SPT,Robert Fernholz 2002)的机器学习视角,Stochastic Portfolio Theory: A Machine Learning Perspective [Samo & Vervuurt,UAI16] 高斯过程应用于金融资产配置。http://t.cn/R5PVC4J

 

hbyido   网页版 2016-05-21 17:15
深度学习 资源 Andrej Karpathy Fei-Fei Li PDF
【TensorFlow lstm 案例 】 ML with Tensorflow lab Fei-Fei Li & Andrej Karpathy http://t.cn/R5P4baq

 

学生古   网页版 2016-05-21 14:15
会议活动 深度学习 算法 CRF ICML NIPS UAI 会议 活动
具有悠久历史(始于85年,NIPS始于87年,源于80年机器学习研讨会的ICML始于93年)和享有崇高声誉的不确定性人工智能会议#UAI16#录取论文85篇。邀请演讲有:1)卡文迪许(称出地球质量之人)实验室:引力波检测。2)CRF共同作者:结构预测和DL。3)96年第一本图模型书作者:马尔科夫结构http://t.cn/R5vsMNj

 

孟龙恒旭xu   网页版 2016-05-21 13:22
算法 Jeff Dean 高管齐 行业动态
从自然环境中学习,机器自己创造算法,举一反三,小样本学习,『重磅|Jeff Dean等三名高管齐聚谷歌 I/O 压轴论坛,多角度解读谷歌眼中的机器学习』http://t.cn/R5vlJZb

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 09:13
深度学习 GPU Henggang Cui 代码 分布式学习
“GeePS – a parameter server library that scales single-machine GPU machine learning applications (such as Caffe) to a cluster of machines” by Henggang Cui GitHub:http://t.cn/R5vCxXb ref:http://weibo.com/1402400261/DsVH5C0rG

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 08:03
经验总结 深度学习 算法 Amanda Montanez 博客 可视化 神经网络
《Unveiling the Hidden Layers of Deep Learning – Interactive neural network “playground” visualization offers insights on how machines learn | Scientific American Blog Network》by Amanda Montañez http://t.cn/R5vX71p

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 07:55
深度学习 算法 Baoguang Shi 代码 神经网络
‘Convolutional Recurrent Neural Network (CRNN) for image-based sequence recognition’ by Baoguang Shi GitHub: http://t.cn/R5v6osv ref:《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》B Shi, X Bai, C Yao …全文: http://m.weibo.cn/1402400261/3977479837950173

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 05:52
算法 应用 推荐系统
《个性化推荐算法弊端有哪些呢?》 http://t.cn/RqsTEVb

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 04:55
Python Sebastian Raschka 代码
《How would you explain machine learning to a software engineer》by Sebastian Raschka http://t.cn/R5v5kpg

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 04:46
David Joyner
《This Week in Machine Learning, 20 May 2016》by David Joyner http://t.cn/R5v5ngK

 

爱可可-爱生活   网页版 2016-05-21 04:44
Antoine Ly Kaggle 数据科学
《A top ranked Kaggle master gives tips to the competitors of the Data Science Game》by Antoine Ly http://t.cn/R5v5QQy

 

硅谷王川   网页版 2016-05-21 03:09
深度学习 算法 GPU 行业动态
在深度学习领域,媒体对于 fgpa 和谷歌的 tpu 的追捧似乎没有抓住问题本质: 1. fgpa 和 tpu 更多只是用在实现已经训练好的算法模型上,优势在于能耗比 gpu 低一个数量级。 2. 算法的开发,模型的培训,还是要靠 gpu. fpga 用于算法模型的培训,有很多天生的劣势,尤其在软件界面上。 3. gpu 也没闲…全文: http://m.weibo.cn/5339148412/3977407759861230

keukenhoff 网页版 转发于2016-05-21 21:53
As an analogy, write a library – train a model; use the library – use the model. Which is the concern? When you run a service at Google scale, resource cost mainly comes from the latter.

 

samplingN   网页版 2016-05-21 01:40
经验总结 算法 应用 博客 机器人 强化学习
Learning to do laps with reinforcement learning and neural nets, by Mat Kelcey http://t.cn/RGXmZpH 让机器人学习兜圈。谈到reinforcement learning的框架、离散Q-learning作为baseline、连续状态考虑NN(MLP)、explore / exploit的均衡、Q-learning训练时遇一个样本两次更新网络的不稳定性等。

 


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