第629期机器学习日报(2016-06-08)

更新于 2016年6月9日 机器学习
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2016-06-08 日报 机器学习

机器学习日报 2016-06-08

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本期话题有:

全部19 深度学习8 算法7 资源5 自然语言处理3 视觉3 知识工程2 会议活动2 架构1 应用1

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新智元   网页版 2016-06-08 21:36
深度学习 Yann Lecun 行业动态
【新智元导读】Facebook的“十年路线图”,人工智能成为重中之重。作为“后来者”的Facebook凭何赶超谷歌和微软等在人工智能已经遥遥领先的公司?本文深入Facebook人工智能最核心的两个部门:LeCun的FARI和Candela的AML,一个负责研究,一个负责应用,从某种程度上代表了学术和产业的矛盾,LeCun 如何…全文: http://m.weibo.cn/5703921756/3984209423061560

 

学生古   网页版 2016-06-08 12:37
会议活动 深度学习 算法 资源 ICML 会议 课程 强化学习 凸优化
ICML16专题教程若干。1) Deep Reinforcement Learning, D.Silver 2) Memory Networks for Language Understanding, J.Weston 3) Deep Residual Networks, K.He(已离职MSRA) 4)Non-Convex Optimization, A.Anandkumar 5) Stochastic Gradient Methods, Bottou et al http://t.cn/RqJt2AK

 

西瓜大丸子汤   网页版 2016-06-08 11:00
知识工程 资源 书籍 语义网 知识库
《知识图谱(语义网)的一些书目》 不断有人要我推荐知识图谱的书。在中文世界里,貌似还没有特别好的。下面是3年前我列的一个书单,现在看还不算过时。当然需要大大的增补。(这是为文因互联的知识图谱学习小组准备的材料之一,请关注@文因互联 跟踪动态) http://t.cn/R5VH9ZH

 

中科院王飞跃   网页版 2016-06-08 07:11
会议活动 会议
没有任何组织可以忽视智能技术——『年度重磅│没有任何行业可以忽视人工智能——《麻省理工科技评论》 EmTech Digital 峰会干货整理』http://t.cn/R5GfS0z

 

算法 应用 数据科学 预测
【为不擅长编程的人准备的19个数据科学工具】编程是数据科学的重要组成部分。以下19种不需要做编码的方式来学习数据科学。这些工具通常避免出现编程,并提供易于操作理解的GUI(图形用户界面),从而使懂很少算法知识的人,也可以轻松的使用它们来构建预测模型。 http://t.cn/R5Vo00f

 

网路冷眼   网页版 2016-06-08 21:39
算法 代码 集成学习
【Boosting Sales With Machine Learning】http://t.cn/R5f5IkC 用机器学习促进销售。这篇文章将解释如何通过训练机器学习来预测质量让销售更加有效。源代码GitHub地址:http://t.cn/R5f5Ik0

 

数盟社区   网页版 2016-06-08 21:31
深度学习
复杂的中国驾驶场景,正是深度学习的优势 http://t.cn/R5fvATv

 

samplingN   网页版 2016-06-08 20:43
深度学习 算法 资源 PDF 论文 期刊 神经网络
Domain-Adversarial Training of Neural Networks, JMLR 2016 http://t.cn/R5f4O4c “combining domain adaptation and deep feature learning within one training process.” “jointly optimizing & two discriminative classifiers: (i) the label predictor and (ii) the domain classifier”

 

samplingN   网页版 2016-06-08 20:12
深度学习 算法 资源 PDF 论文 神经网络
Zoneout: Regularizing RNNs by Randomly Preserving Hidden Activations http://t.cn/R5fUPHo “by preserving instead of dropping hidden units, gradient information and state information are more readily propagated through time, as in feedforward stochastic depth networks”

 

TECH2IPO创见   网页版 2016-06-08 18:39
新闻
#TechNews# 【用人工智能完成庭审笔录 法庭书记员和速记们要失业了吗】http://t.cn/R5fhVMC人工智能并不是只会下围棋的,它也会预测冠军,写高考作文,作诗谱曲,现在又要代替书记员完成庭审笔录的案件了。6 月 7 日上午,被告人宣某危险驾驶案在浙江省杭州市西湖区人民法院开庭审理。法官话音未落,显…全文: http://m.weibo.cn/1812671331/3984164673966137

 

投中信息   网页版 2016-06-08 17:45
【AI在计算机领域和仿生学的发展有何不同 AI是洪水猛兽吗?】人工智能大概可以分三个阶段。第一个阶段是逻辑智能;第二个阶段是感知智能;第三个阶段是认知智能,计算机可以拥有人一样的情感、思维和想象力,对于这个领域,目前科学家还没有找到解决方案。http://t.cn/R5VEQaQ

 

视觉机器人   网页版 2016-06-08 17:31
经验总结 深度学习 视觉 算法 博客 决策树 神经网络
【机器学习、图像处理】机器学习和图像处理的笔记总结(2016-05):http://t.cn/R5fhkbW 全卷积网络(FCN)与图像分割、ImageNet和CNN可以帮助医学图像的识别吗?、反向传播算法、卷积神经网络及其在图像处理中的应用、期望值最大化算法、机器学习在器官定位方面的应用、决策树算法ID3,C4.5, CART、SI…全文: http://m.weibo.cn/5501429448/3984147636964366

 

微软亚洲研究院   网页版 2016-06-08 17:31
视觉
【边喝啤酒边造黑科技的研究员】Katsushi是微软亚洲研究院的首席研究员。不久前日本版的ACM—日本信息处理学会将2015年度功劳奖颁给了他,以表彰他在计算机视觉领域做出的贡献!今年67岁的他爱科研也爱啤酒。喝啤酒也能玩出黑科技?戳长微博了解他的研究之路 http://t.cn/R5fhDqF

微软亚洲研究院 网页版 转发于2016-06-08 18:11
研究院的同事们喜欢亲切地称呼他Katsu~这位日本研究员不仅是热爱跨界科研的研究员,还是桃李满天下的导师,从麻省理工大学等世界著名高校到微软亚洲研究院,他已经指导了50多位博士毕业。Katsu建议有志于学术的年轻研究者们:“在探索新领域时,最先重视的应该是idea,而不要去在乎能出几篇paper。”

 

龙星镖局   网页版 2016-06-08 17:08
架构 资源 PDF Spark 幻灯片 教育网站 视频
<Intro to Apache Spark Training>,个人觉得是最适合入门spark的资料了,有非常基础的示例和配套资料。slides下载:http://t.cn/R5fPuYm 视频:part(1/2) http://t.cn/R5fPuY3 part(2/2) http://t.cn/R5fPuYu 只适合新手,老手就不用关注了哈。

 

自动化网官方微博   网页版 2016-06-08 16:27
深度学习 算法 Stuart Armstrong 行业动态
【谷歌DeepMind的研究员说,他们已经有办法控制AI了!】谷歌DeepMind研究科学家Laurent Orseau和Stuart Armstrong博士共同发表了一篇名为《可安全干涉的智能算法》的新论 文,探讨包容错误的智能算法设计。这项设计避免AI出于自私的目的,进行对环境、或对自己有害的行为。http://t.cn/R5csECG

 

数盟社区   网页版 2016-06-08 16:25
视觉
2016年4月计算机视觉,机器学习和人工智能中的亮点和新发现 http://t.cn/R5VD4Ko

 

计算机世界   网页版 2016-06-08 14:51
自然语言处理 问答系统
【微软小冰写2016高考作文:结果不忍直视】2016高考作文题目曝光之后再次引起网民热议,搜狐教育则另辟蹊径想了一个新招:邀请10位名家和人工智能来模拟高考。以下是微软小冰首次尝试中国高考作文写作。你觉得写得如何?

 

西瓜大丸子汤   网页版 2016-06-08 10:24
知识工程 自然语言处理 知识库
《中文分词和词性标注》 @文因互联 知识图谱学习小组第一周,第二部分内容。 http://t.cn/R5VjN4f

 

胡宁   网页版 2016-06-08 01:24
深度学习 自然语言处理 行业动态 机器翻译
今天开会,说到机器翻译目前的准确度仍不够好。半夜胡思乱想,深度学习方兴未艾,最近还写诗作曲尝试创作,翻译这样有客观质量评判又需要一定创造力的领域绝对适合深度学习发挥呀。查了一下,果然谷歌啥的都在憋大招呢。于是睡前读了篇应用深度学习做翻译的重要论文。(Good good study, day day up!)

 


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