第949期机器学习日报(2017-04-24)

机器学习日报 2017-04-24

• 斯坦福机器学习CS229课程讲义中文翻译 @爱可可-爱生活
• 英特尔通过预测变量实现策略性强化学习，夺冠 Doom 游戏竞赛 @网路冷眼
• 机器学习的优化方法年度进展概述 @星空下的巫师
• 精简的深度强化学习代码 @视觉机器人
• 自然语言推理数据集 @爱可可-爱生活

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本期话题有：

全部18 算法8 深度学习3 视觉3 会议活动3 自然语言处理2 语音1 资源1

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今日焦点 (5)

爱可可-爱生活 网页版 2017-04-24 20:02

资源 代码 课程

【斯坦福机器学习CS229课程讲义中文翻译】’A Chinese Translation of Stanford CS229 notes’ GitHub: http://t.cn/RXW9FLL ​

网路冷眼 网页版 2017-04-24 22:00

会议活动 算法 ICLR 会议 强化学习

【英特尔通过预测变量实现策略性强化学习，夺冠 Doom 游戏竞赛 | ICLR 2017】英特尔提出了一种旨在辅助进步的感觉运动控制方法，以克服强化学习的两大挑战。 http://t.cn/RXWQDcR ​

星空下的巫师 网页版 2017-04-24 18:36

深度学习 算法 Frank Wolfe 凸优化 袁晓彤

#VALSE2017# “机器学习的优化方法年度进展概述”，来自南信工的袁晓彤老师，涉及SVRG系列优化方法（SVRG+Non Convex，SVRG+Sparse，SVRG+Frank Wolfe等），并行和分布式的优化，以及深度学习相关的优化3个方面。 ​

视觉机器人 网页版 2017-04-24 15:45

算法 代码 强化学习

最精简的深度强化学习代码，Minimal and Clean Reinforcement Learning Examples， http://t.cn/RXXefSA ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-04-24 12:42

自然语言处理 教育网站

【自然语言推理(文本蕴含标记)数据集】“MultiNLI – The Multi-Genre NLI Corpus” http://t.cn/RXWB1Ap ​

最新动态

2017-04-24 (13)

网路冷眼 网页版 2017-04-24 23:32

会议活动 算法 自然语言处理 ICLR 行业动态 会议 神经网络

【让智能体合作，谷歌团队提出自然语言的产生方法 | ICLR 2017】简单的神经网络智能体可以学习在参与游戏中沟通，并最终产生一种自然语言。 http://t.cn/RXlCWFN ​

慕课网 网页版 2017-04-24 22:35

Python 正则表达式

#IT技术分享# 如何迅速掌握Python？ 为大家推荐以下好文与实战项目： 1【Python初学者17个技巧】： http://t.cn/RLy3Hq6 2【Python 程序员常犯10个错误】： http://t.cn/RUM9Pdr 3【Python爬虫之入门和正则表达式】： http://t.cn/RUWpbkV 4【Python项目实战汇总】： http://t.cn/RXlv5Zz ​

网路冷眼 网页版 2017-04-24 22:30

GPU 行业动态

【谷歌TPU项目核心成员离职了，他们想建“下一代AI芯片”】4月6日，谷歌首次对外透露了其TPU项目的细节和测试结果。在以英特尔和Nvidia芯片作比较的情况下，谷歌机器学习芯片TPU的处理速度要比GPU和CPU快15-30倍，而在能效上，TPU更是提升了30-80倍。这一结果一公布顿时引发热议。而在谷歌员工离职热潮…全文： http://m.weibo.cn/1715118170/4100186923375249 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-04-24 20:49

算法 Eric Le 回归

【用梯度下降做线性回归】《How to Do Linear Regression using Gradient Descent》by Eric Le @therealericle/how-to-do-linear-regression-using-gradient-descent-79a2ff4ace05″>http://t.cn/RXj40Bh ​

ArnetMiner 网页版 2017-04-24 20:46

算法 分类 统计

发布了头条文章：《​新模型利用机器学习找出假新闻，准确率达88%》 构建一个假新闻和真实新闻的数据集，并采用朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）来创建一个模型，基于新闻文章使用的单词和短语来区分其真假。 http://t.cn/RXj4Lls ​

星空下的巫师 网页版 2017-04-24 19:10

视觉 张珊

#VALSE2017# “行人相关应用的最新进展”，来自南理工的张珊珊老师，分别从行人检测、行人跟踪以及行人检索或ReID三个方面汇总了相关的进展，Detection方面，在Cityscapes数据集上对其中的行人进行标定，建立了CityPersons数据集，专门用于行人检测，Tracking方面主要是MOT竞赛中关于Multi-Person的Track…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100136718091400…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100136718091400 ​

微软亚洲研究院 网页版 2017-04-24 16:59

练建勋

【#大会聚焦#】WWW大会，全称为“The International World Wide Web Conference”，是万维网一年一度的首要会议，旨在分享与讨论包括系统架构、内容分析、应用与隐私保护等与网络有关的前沿话题。今天，我们邀请了中国科大-微软联合培养博士生练建勋，与大家分享他的参会体验。 http://t.cn/RXlT1hy ​

星空下的巫师 网页版 2017-04-24 16:57

深度学习 视觉 Martin Danelljan 吴毅

#VALSE2017# “视觉跟踪年度进展”，来自南审的吴毅老师， 从Deep Learning和Correlation Filter两个角度概述了近年来Visual Tracking的进展，DL的工作有 @winsty 早期的两篇论文，HCF、Multi-Domain CNN、SANet、Siamese Net、GOTURN等，CF的工作有MOSSE Filter、Martin Danelljan在近几年的若干篇论文…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100103327216469…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100103327216469…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100103327216469 ​

anch3or 网页版 2017-04-24 16:23

代码 李航 统计

李航《统计学习方法》中机器学习模型的LaTeX公式笔记。github http://t.cn/RXl0Drn @爱可可-爱生活 @pior ​

星空下的巫师 网页版 2017-04-24 16:23

会议活动 深度学习 视觉 CVPR 会议 吴建鑫

#VALSE2017# “细粒度图像分析进展”，来自NJU的吴建鑫老师，同样首先介绍了基本的概念和常用的数据集，随后介绍了Mask CNN，以及Bilinear CNN以及利用部件和额外信息的一众工作，其后着重提了一篇他匿名评审的觉得非常有意思的基于Attention的CVPR 2017 Oral工作，但是更有意思的是，作者也在现场，正…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100094602721630…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100094602721630…全文： http://m.weibo.cn/1785748853/4100094602721630 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-04-24 12:27

算法 Kevin Sheppard Python 代码 回归

【(Python)线性(回归)模型】“Linear Models – Linear (regression) models for Python(including instrumental variable estimators and panel data models)” by Kevin Sheppard GitHub: http://t.cn/RXW1AXr ​

哈工大SCIR 网页版 2017-04-24 10:38

语音 教育网站

SMP2017-ECDT由中国中文信息学会社会媒体处理专委会主办，哈尔滨工业大学、科大讯飞股份有限公司承办，讯飞公司提供数据，华为公司提供奖金。旨在促进中文人机对话系统相关研究的发展，诚邀参加！链接： http://t.cn/RXW925T @刘挺 @车万翔 @张伟男WilliamZhang ​

ArnetMiner 网页版 2017-04-24 10:03

算法 Frank Keller Jasper R. R. Uijlings 分类 论文

【每日一推】《Training object class detectors with click supervision》by Dim P. Papadopoulos, Jasper R. R. Uijlings, Frank Keller, Vittorio Ferrari http://t.cn/RX9pYwG 利用点击式监督训练目标分类监测器，大大节约了对目标注释所花费的时间。 ​