第1012期机器学习日报(2017-06-26)

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机器学习日报 2017-06-26

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本期话题有：

全部13 算法6 深度学习3 经验总结2 自然语言处理1 资源1

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今日焦点 (5)

wx:机器之心 网页版 2017-06-26 15:59

算法

「学界 | 斯坦福论文：马尔可夫链的生成对抗式学习」作者研究了生成对抗的训练方法来对马尔可夫链的转移算子进行学习，目的是将其静态分布和目标数据分布相匹配。 http://hao.memect.cn/13b

李航博士 网页版 2017-06-26 22:14

经验总结 算法 Python 博客 统计

博主wds2006sdo 计划用Python实现《统计学习方法》中的所有十个算法，目前已经实现了其中七个。非常赞！ http://t.cn/RoN4Shh ​
wx:人工智能学家 网页版 2017-06-26 16:01

经验总结 算法 博客 神经网络

「伯克利 AI 实验室博客发布首篇文章：让神经网络自行选择模块，实现动态推理」一些基础的操作，例如“比较大小”，在不同的问题中是共享的，但是它们可能会通过不同的方式使用。MNM的关键思路是明确这种共享：使用两个不同的网络结构来回答上面的两个问题，但是在涉及到相同基本操作的网络之间实现共享权重。 http://hao.memect.cn/13r

IT程序猿 网页版 2017-06-26 15:00

Python

【除了 Python ，这些语言写的机器学习项目也很牛】其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目。详见 http://t.cn/Ro6Zklj（来自： @开源中国） ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-26 06:40

深度学习 算法 Jason Brownlee 神经网络

【用LSTM处理超长序列】《How to Handle Very Long Sequences with Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks | Machine Learning Mastery》by Jason Brownlee http://t.cn/RoKSBVo ​

最新动态

2017-06-26 (8)

网路冷眼 网页版 2017-06-26 22:00

算法 论文 强化学习

【Observational Learning by Reinforcement Learning】论文《通过加强学习进行观察学习》，点击链接下载： http://t.cn/RoMMpvK ​

FreeBuf 网页版 2017-06-26 18:19

行业动态

【Google和必应都无法替代的10大深网搜索引擎】当我们想要搜索某些内容时，我们第一个想到的就是打开Google、百度或必应这类的搜索引擎。但针对有些内容，却是这些常规搜索引擎无法获取到的，那就是隐藏在深网的内容。据不完全统计，深网的信息量为表层网络的500倍。那么，深网主要都包含了些什么内容…全文： http://m.weibo.cn/2028255444/4122954353011552 ​

蚁工厂 网页版 2017-06-26 17:15

深度学习 资源 PDF 代码

#深度学习# 《深度学习》的中文翻译稿。感谢译者！ 翻译的开源项目见链接： http://t.cn/RIvVbZg 下载直接戳： http://t.cn/RXy9KJr ​

大数据BigData 网页版 2017-06-26 16:49



最大熵模型 http://t.cn/RfIBIAz： “熵”是用来表示一个随机事件的不确定性的量度，最大熵模型的作用是在已知条件下选择一个合适的分布来预测可能出现的事件，其主要思想是在只掌握关于未知分布的部分知识时，应选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。式中，S在实验结束前是实验结果不确定性的度量，…全文： http://m.weibo.cn/2854372157/4122931686888185 ​
wx:AI科技评论 网页版 2017-06-26 15:58

深度学习 算法 神经网络

「开发 | 训练深度神经网络的必知技巧，你知道哪些？」如何更高效地训练深度神经网络模型？ http://hao.memect.cn/136

数盟社区 网页版 2017-06-26 09:58

统计

贝叶斯方法的概率编程与推断——贝叶斯推断的哲学 http://t.cn/RoKpxtx ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-26 06:00



【IndieWeb社交图谱数据集(2300 sites, 5.7M pages, 380GB HTML + mf2)】“Indie Map – public IndieWeb social graph and dataset” http://t.cn/RoKaa8x ​

王威廉 网页版 2017-06-26 02:11

自然语言处理 Mirella Lapata

爱丁堡大学教授Mirella Lapata介绍自然语言处理。 http://t.cn/RoKxXSr ​
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关注
机器学习 --- 多分类学习
Junds0的博客
01-20 3537
第1关：OvO多分类策略 本关任务：根据所学知识完成基于 OvO 策略的多分类模型训练与预测，实现多分类任务。 import numpy as np # 逻辑回归 class tiny_logistic_regression(object): def __init__(self): #W self.coef_ = None #b self.intercept_ = None #所有的W和b self._
NMT：神经网络机器翻译
yujianmin1990的专栏
08-05 2万+
前言 SMT是在神经网络之前最主流的翻译模式，统计机器翻译。 NMT则是基于神经网络的翻译模式，也是当前效果最好的翻译模式。现在基于几篇paper来讲解下各个神经网络下的翻译模型。 NMT based RNN NMT based CNN Reference...
Guiding the Long-Short Term Memory Model for Image Caption Generation
松鼠
10-12 756
指导长时记忆以生成图像字幕 摘要：在这项工作中，我们专注于图像标题生成的问题。 我们提出了长期短期记忆（LSTM）模型的扩展，简称为gLSTM。 特别是，我们将从图像中提取的语义信息作为额外输入添加到LSTM块的每个单元中，目的是将模型引向更紧密地耦合到图像内容的解决方案。 此外，我们探索了用于波束搜索的不同长度归一化策略，以防止偏爱短句。 在各种基准数据集（例如Flickr8K，Flickr30K和MS COCO）上，我们获得的结果与当前的最新技术相当，甚至超越其水平。 1. 简介 视觉分类的最新成
【更新于12.29】深度学习论文汇总
迷川浩浩的博客
04-07 1万+
本博客用于记录自己平时收集的一些不错的深度学习论文，近9成的文章都是引用量3位数以上的论文，剩下少部分来自个人喜好，本博客将伴随着我的研究生涯长期更新，如有错误或者推荐文章烦请私信。深度学习书籍和入门资源 LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015, 521(7553): 436-444. [PDF]（深度学习最权威的综述）
（转）PaperWeekly 第二十二期---Image Caption任务综述
weixin_33744854的博客
02-18 652
本文转自：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247484014&idx=1&sn=4a053986f5dc8abb45097fed169465fa&chksm=96e9ddeea19e54f83b717d63029a12715c238de8d6af261fa64af2d9b949480e6...
NLP+VS=>Image Caption︱自动生成图像标题技术论文+相关项目
素质云笔记
01-22 1万+
读聪明人的笔记，是不是也能变聪明呢？ Image Caption是一个融合计算机视觉、自然语言处理和机器学习的综合问题，它类似于翻译一副图片为一段描述文字。 Image Caption问题可以定义为二元组(I,S)的形式， 其中I表示图，S为目标单词序列，其中S={S1,S2,…}，其中St为来自于数据集提取的单词。训练的目标是使最大似然p(S|I)取得最大值，即使生成的语句和目标语句更加匹配，也
Image caption——图像理解——看图说话综述（2015-2018）
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m0_37731749的博客
05-31 4万+
    本文章没有太多公式，仅仅讲述个人理解，主要怎对入门人士。文中定有许多错误，希望大家能相互交流。    Image caption顾名思义，即可让算法根据输入的一幅图自动生成对应的描述性文字。有点类似于看图说话的感觉，此次我想讲的主要是自2015年出现的encoder-decoder这一些列模型以及他们的变体。纵观整个image caption的发展史，它们是层层推进，通过解决不同的问题，逐...
国科大-模式识别与机器学习-2017-2018期末考试试卷
01-22
国科大-模式识别与机器学习-2017-2018期末考试试卷国科大-模式识别与机器学习-2017-2018期末考试试卷国科大-模式识别与机器学习-2017-2018期末考试试卷
educoder机器学习 --- 多分类学习
木右加木 就是木木
11-08 3917
第1关：OvO多分类策略 import numpy as np # 逻辑回归 class tiny_logistic_regression(object): def __init__(self): #W self.coef_ = None #b self.intercept_ = None #所有的W和b self._theta = None #01到标签的映射 self
【机器学习】菜菜的sklearn课堂(1-12全课).zip
02-11
【机器学习】菜菜的sklearn课堂是一套全面讲解机器学习的在线课程，重点在于使用Python中的sklearn库进行实际操作。课程覆盖了从基础知识到高级应用，旨在帮助初学者和有一定经验的学习者掌握机器学习的核心概念和...
educoder 机器学习 --- 逻辑回归
木右加木 就是木木
11-08 3269
第1关：逻辑回归核心思想 #encoding=utf8 import numpy as np def sigmoid(t): ''' 完成sigmoid函数计算 :param t: 负无穷到正无穷的实数 :return: 转换后的概率值 :可以考虑使用np.exp()函数 ''' #********** Begin **********# sig = 1/(1+np.exp(-t)) return sig #*********
Image Caption论文合辑2
weixin_30611509的博客
12-03 523
说明: 这个合辑里面的论文不全是Image Caption, 但大多和Image Caption相关, 同时还有一些Workshop论文。 Guiding Long-Short Term Memory for Image Caption Generation (ICCV 2015) Highlight: Beam Search with Length Normalization ...
Image Caption（一）综述
weixin_41386168的博客
11-27 2963
1、监督学习 vs others： Exposure Bias（RNN造成的累积误差） 解决方法：1）使用scheduled-sampling，在训练阶段使用的输入以p的概率选择真实样本，以1-p的概率选择上一个词的输出。p随着训练次数的增加衰减（指数函数、反sigmoid函数、线性函数）。 Word-Level Oracle Word《Scheduled sampling for sequence prediction with recurrent neural networks》Google 20
Visual Attention Based on Long-Short Term Memory Model for Image Caption Generation 论文笔记
My Honor！ My World！
01-25 745
图像描述现在存在问题：生成的描述很呆板、对图像里的物体描述的不够具体， 用cnn提取图像特征，结合CNN和RNN产生一个端到端的图像生成系统，用词向量把单词长度不同的句子变成固定维度的向量。提出一个注意力机制通过可视化展示模型是如何让系统注意到图像中的明显的物体的。在三个数据及上做了测试，得到最佳的分数 图像生成不仅要有能力去识别图像中的物体，还要有能力知道图像里物体与物体之间的关系，如今，机
Image Caption（一） 论文及理解
weixin_38440272的博客
11-20 2374
准备开始读一下Image Caption，先记录一下对论文的理解，一些公式没有记录下来，在论文中可查。 目录 1.Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 1. Introduction 2.RNN Encoder-Decoder 3.Stat...
论文整理集合 -- 吴恩达老师深度学习课程
ChainingBlocks
02-24 4277
吴恩达老师深度学习课程中所提到的论文整理集合！这些论文是深度学习的基本知识，阅读这些论文将更深入理解深度学习。 这些论文基本都可以免费下载到，如果无法免费下载，请留言！可以到coursera中看该视频课程。 下面的论文主要分为3部分： 1. 优化神经网络的各种方法 2. 卷积神经网络，包含各种model和物体检测的论文 3. RNN类型的神经网络 A collection of...
long term recurrent convolutional networks for visual recognition and description
carrierlxksuper的专栏
04-06 4231
这篇属于很早就探索cnn+rnn解决high-level computer vision task的文章 Abstract 基于深度卷积网络的模型已经在最近的图像解释任务中成为主流，在这里我们研究了是否recurrent model能够有效的处理涉及到sequences以及视觉的各种任务。我们开发了一个新的recurrent convolutional 结构来实现大规模的学习任务，而且这个
简单易学！一步步带你理解机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）
weixin_34409357的博客
12-22 1027
本文由北邮爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 什么是MCMC，什么时候使用它 MCMC只是一种从分布中抽样的算法。这个术语代表“马尔可夫链蒙特卡罗”，因为它是一种使用了“马尔可夫链”的“蒙特卡罗”（即随机）方法。MCMC只是一种蒙特卡罗方法。 为什么我要从分布抽样呢? 从分布抽样是解决一些问题的最简单的方法。 也许在贝叶斯推断...
图像标注资源汇总
女王の专属领地
06-28 2776
Image captioning 基础入门李飞飞：如何教计算机理解图片 一个曾经爆火的TED演讲，看完也就知道 image captioning是要干嘛了 - 简介：小孩看到图时，能立刻识别出图上的简单元素，例如猫、书、椅子。现如今，计算机也拥有足够智慧做到这一点了。接下来呢？斯坦福大学的计算机视觉专家李飞飞将描绘当今人工智能科技的前沿领域。她和她的团队建立起了一个含有1500万张照片的数据库，并...
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