AI100_机器学习日报 2017-08-28
- TensorFlow生成模型集锦
- PyTorch语义图像分割/检测库
- 分布式机器学习平台比较
- 从Boosting到Stacking,概览集成学习的方法与性能
- CVPR WebVision挑战赛分享与展望
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全部18 算法8 深度学习6 视觉3 会议活动3 资源3 架构1 知识工程1 应用1 经验总结1
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今日焦点 (5)

【TensorFlow生成模型集锦:GAN/LSGAN/WGAN/DRAGAN/CGAN/infoGAN/ACGAN/EBGAN/BEGAN/VAE(及Fashion-MNIST实验)】’Collection of generative models in Tensorflow’ by hwalsuklee GitHub: https ://github .com/hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections

深度学习 视觉
【PyTorch语义图像分割/检测库】’Dense-ai – Semantic Image Segmentation in Pytorch’ by Daniil Pakhomov GitHub: https ://github .com/warmspringwinds/dense-ai

架构 Petuum Spark
#云栖技术分享# 《分布式机器学习平台比较》我们根据三种基本的设计方法对分布式机器学习平台进行了分类,分别是:1. 基本数据流;2. 参数服务器模型;3. 高级数据流;我们将对每一种方法进行简单的介绍,我们使用Apache Spark作为基本数据流方法的示例,使用PMLS(Petuum)作为参数服务器模型的示例,…全文: http://m.weibo.cn/1939498534/4145817595942505

会议活动 算法 Kaggle KDD 会议 集成学习
【从Boosting到Stacking,概览集成学习的方法与性能】集成学习(Ensemble learning)通过组合几种模型来提高机器学习的效果。与单一模型相比,该方法可以提供更好的预测结果。正因为如此,集成方法在许多著名的机器学习比赛(如 Netflix、KDD 2009 和 Kaggle 比赛)中能够取得很好的名次。…全文: http://m.weibo.cn/3996876140/4145776898783318

会议活动 视觉 CVPR 黄伟林 会议
《CVPR WebVision挑战赛分享与展望》by 黄伟林 via: @将门创投 http://t.cn/RCkV7zX
最新动态
2017-08-28 (12)

算法 GMM KNN 聚类
机器学习算法复习-谱聚类 >>>> 如果说 K-means 和 GMM 这些聚类的方法是古代流行的算法的话,那么这次要讲的 Spectral Clustering 就可以算是现代流行的算法了,中文通常称为“谱聚类”。由于使用的矩阵的细微差别,谱聚类实际上可以说是一“类”算法。 Spectral Clustering 和传统的聚类方…全文: http://m.weibo.cn/5291384903/4145846134766154

经验总结 算法 博客 分类
【多标签分类】《Solving Multi-Label Classification problems (Case studies included)》by Shubham Jain http://t.cn/RNPxPF4

深度学习 Yong Yuan
【基于CNN用Keras/Flask实现的图片检索】’Image Retrieval Engine Based on Keras’ by Yong Yuan GitHub: https ://github .com/willard-yuan/flask-keras-cnn-image-retrieval

深度学习 Liao Xingyu
“深度学习与机器学习的学习路线” by Liao Xingyu GitHub: https ://github .com/SherlockLiao/Roadmap-of-DL-and-ML/blob/master/README_cn.md

算法 神经网络
【对话状态跟踪】’Dialog State Tracking using End-to-End Neural Networks’ by voicy.ai GitHub: https ://github .com/voicy-ai/DialogStateTracking

深度学习 知识工程 资源 Er Ref PDF 知识提取
【LSTM端到端关系抽取】’Implementation of End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures in ACL2016.’ by TTI Computational Intelligence Laboratory GitHub: https ://github .com/tticoin/LSTM-ER ref: http://t.cn/RNv3S99

深度学习 算法 神经网络
‘PyTorch C++ Library – simple C++ 11 library which provides a PyTorch-like interface for building neural networks and inference’ by Daniil Pakhomov GitHub: https ://github .com/warmspringwinds/pytorch-cpp

会议活动 应用 RecSys 会议 推荐系统
【RecSys 2017论文/稿件集】“RecSys 2017 – Accepted Contributions” http://t.cn/RCsIbPy

算法 神经网络
【两分半理解神经网络】“Understand How #NeuralNetworks Work in Only 2 1/2 Minutes” http://t.cn/RCDMMJv http://t.cn/RCDMtdy

算法 GPU 代码 神经网络
【spaCy v2.0.0 alpha发布】“spaCy v2.0.0 alpha: Neural network model (23 MB), GPU, Pickle, better training & lots of API improvements” http://t.cn/RCDz1no

视觉 资源 课程 视频
【TensorFlow目标检测API实例教程】《TensorFlow Object Detection API – YouTube》by sentdex http://t.cn/RCD7VmC

算法 论文 神经网络
《Neural Networks Compression for Language Modeling》A M. Grachev, D I. Ignatov, A V. Savchenko [Samsung R&D Institute Rus & National Research University Higher School of Economics] (2017) http://t.cn/RCDvsj2