第878期机器学习日报(2017-02-12)

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机器学习日报 2017-02-12

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今日焦点 (5)

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 06:14

会议活动 算法 资源 NIPS 会议 视频 统计

【视频集：(NIPS 2016 Workshop)近似贝叶斯推理最新进展】“NIPS 2016 Workshop: Advances in Approximate Bayesian Inference – YouTube” http://t.cn/RJiWiML ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 20:48

算法 应用 Gabriel Github Python 代码 推荐系统

【(Python)推荐算法库Pyreclab】“Pyreclab: Recommendation lab for Python” by Gabriel GitHub: http://t.cn/RJXCDOV ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 20:44

算法 Kaggle Robert Coleman 代码 分类

【Kaggle鱼种辨识竞赛解决方案】’Scripts/notebooks for The Nature Conservancy’s fish classification competition’ by Robert Coleman GitHub: http://t.cn/RJXCcfo ​

阿里云云栖社区 网页版 2017-02-12 09:00

经验总结 深度学习 算法 资源 博客 课程 神经网络

#云栖技术分享#《盘点：10条最有用的深度学习教程资源（附教程链接）》课程：1. cs231n；2. cs224d； 机器学习中的神经网络：1.ud730 博客和资源：1. karpathy.github.io；2. colah.github.io；3. TensorFlow tutorials；4. r/MachineLearning；5. TheDeepLearningBook；6. OpenAIRL Introduction 文章…全文： http://m.weibo.cn/1939498534/4074253541975450 ​

洪亮劼 网页版 2017-02-12 01:12

会议活动 深度学习 应用 资源 自然语言处理 Nick Craswell WSDM 幻灯片 会议 课程 信息检索

在最近召开的WSDM 2017会议上，来自微软的Bhaskar Mitra和Nick Craswell对Deep Learning在Information Retrieval上的应用和目前技术做了一个总结性的Tutorial，叫“Neural Text Embeddings for Information Retrieval”。Slides在 http://t.cn/RJiJ8Vp。看了一下，感觉除了在学习Word Embedding和Docume…全文： http://m.weibo.cn/3193816967/4074135908958893 ​

最新动态

2017-02-12 (14)

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 20:53

深度学习 算法 代码 强化学习

【基于增强学习和监督学习的投资组合优化】”This Repository uses Reinforcement Learning and Supervised learning to Optimize portfolio allocation” by Deepender Singla GitHub: http://t.cn/RJXNjBR ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 20:31

Kaggle 代码

【Keras实现的SqueezeNet猫狗识别数据集(Kaggle)演示】’SqueezeNet Keras Dogs vs. Cats demo’ by Dries GitHub: http://t.cn/RJXKaf9 ​

CreateAMind公众号 网页版 2017-02-12 12:41

资源 课程 罗锋 丘成桐

http://t.cn/RJ6Xv7E 老顾在讲授一门研究生水平的数字几何课程，目前讲到了2016年和丘成桐先生、罗锋教授共同完成的一个几何定理【3】，这个工作给出了经典亚历山大定理（Alexandrov Theorem）的构造性证明，也给出了最优传输理论（Optimal Mass Transportation）的一个几何解释。这几天，机器学习领…全文： http://m.weibo.cn/3164120327/4074309196607239 ​
阿里云云栖社区 网页版 2017-02-12 12:00

深度学习 资源 书籍

#云栖技术分享# 《想学习高大上的深度学习技术么？快来看看这本书》这是一本由深度学习专家I. Goodfellow，Y. Bengio和A. Courville合作的新书，是MIT的自适应计算和机器学习系列的一部分。这本书是第一本是从深度的角度涵盖深度学习领域的书，同时，即使是初学者也可以读懂。 http://t.cn/RJ6fSkN ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 06:50

深度学习 算法 Tom Hanlon 异常检测

【深度学习时序数据异常检测】《Anomaly Detection for Time Series Data with Deep Learning》by Tom Hanlon http://t.cn/RJij4oR ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 06:31

深度学习 自然语言处理 机器翻译

【深度学习DNA-/RNA-结合蛋白序列特异性预测】《Predicting the sequence specificities of DNA- and RNA-binding proteins by deep learning : Nature》B Alipanahi, A Delong, MT Weirauch, BJ Frey [University of Toronto] (2015) http://t.cn/RLRpcPS ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 06:20

深度学习

【深度学习框架最新排行(GitHub)】“Time for an update: what does the deep learning library landscape look like, seen from GitHub?” via:François Chollet http://t.cn/RJiWY8T ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 06:08

算法 论文 强化学习

《Artist Agent: A Reinforcement Learning Approach to Automatic Stroke Generation in Oriental Ink Painting》N Xie, H Hachiya, M Sugiyama [Tokyo Institute of Technology] (2012) http://t.cn/RJiW4A4 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 05:55

算法 应用 自然语言处理 论文 神经网络 信息检索

《Beam Search Strategies for Neural Machine Translation》M Freitag, Y Al-Onaizan [IBM T.J. Watson Research Center] (2017) http://t.cn/RJiO3zJ ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 05:31

算法 论文 神经网络

《A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model》M Ghazvininejad, C Brockett, M Chang, B Dolan, J Gao, W Yih, M Galley [Information Sciences Institute & Microsoft Research] (2017) http://t.cn/RJ4bciJ ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 05:20

论文

《Fast and Accurate Sequence Labeling with Iterated Dilated Convolutions》E Strubell, P Verga, D Belanger, A McCallum [University of Massachusetts Amherst] (2017) http://t.cn/RJ4qelM ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 05:17

深度学习 论文

《Deep Learning Models of the Retinal Response to Natural Scenes》L T. McIntosh, N Maheswaranathan, A Nayebi, S Ganguli, S A. Baccus [Stanford University] (2017) http://t.cn/RJi0Wg6 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-02-12 05:14

深度学习 论文

《Deep learning and the Schrödinger equation》K. Mills, M. Spanner, I. Tamblyn [University of Ontario Institute of Technology & National Research Council of Canada] (2017) http://t.cn/RJi0Nuf ​

王威廉 网页版 2017-02-12 03:54

资源 PDF 行业动态 论文

10年工龄的谷歌软件工程师Fergus Henderson在arxiv上发表了一篇题为《软件工程在谷歌》的文章，着重介绍了谷歌公司的软件工程开发策略。 http://t.cn/RJx5dra 值得所有在工业界的同学们一读。 ​

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机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
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《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
机器学习与深度学习资料
Jason Ding的专栏
04-23 4604
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本《神经网络与深
Anomaly Detection for Time Series Data with Deep Learning——本质分类正常和异常的行为，对于检测异常行为，采用预测正常行为方式来做...
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A sample network anomaly detection project Suppose we wanted to detect network anomalies with the understanding that an anomaly might point to hardware failure, application failure, or an intrus...
论文笔记：Beam Search Strategies for Neural Machine Translation
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作者：Markus Freitag and Yaser Al-Onaizan单位：IBM T.J. Watson Research Center关键词：Beam search; Pruning strategies问题：束搜索算法跟踪k个状态，而不仅仅只跟踪一个。它从k个随机生成的状态开始，在每一步中都生成所有k个状态的所有后继者。如果这其中的任何一个后继者是目标，那么算法就会停止。否则，它将从完...
机器翻译的前世今生
TSINGHUAJOKING
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简 介： 本文从机器翻译领域的历史入手，介绍了机器翻译提出以来的发展历史，包括早期的基于规则的翻译、后来的基于统计语言模型的机器翻译，尤其是当代的神经网络机器翻译。神经网络机器翻译早期的人工神经网络 RNN、LSTM出发，到如今发展到 Transformer模型，本文综合叙述了这部分的发展历程以及发展趋势，并对未来进行了展望。 关键词： 经网络机器翻译，编码器，-解码器，注意力机制，Transformer 作者：赵俞廷 #mermaid-svg-rND7U6ZySAp5ZViP .label{fo..
论文阅读：Real-time anomaly detection system for time series at scale
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这篇文章主要从工业级的应用来说明如何搭建一个异常检测的系统。
(ch9) Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey
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05-25 1553
9 Applications of Deep Anomaly Detection 深度异常检测的应用 9.1 Intrusion Detection 9.2 Fraud Detection 9.3 Malware Detection 9.4 Medical Anomaly Detection 9.5 Deep learning for Anomaly detection in Social Networks 9.6 Log Anomaly Detection 9.7 Internet of things (
第1138期AI100_机器学习日报(2017-10-30)
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AI100_机器学习日报 2017-10-30 论文推荐：NVIDIA Research 发布可生长GANs模型，效果令人赞叹 @新智元ICLR 2018 匿名提交论文列表 @wx:专知内容组keras中最常用深度学习的API @ChatbotsChina音乐分类/回归任务迁移学习 @爱可可-爱生活Subgraphs：Web界面可视化深度网络(计算图)开发平台 @爱可可-爱生活
机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料
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##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新...
知识点1--认识SSM框架并准备项目
别人笑我太疯癫，我笑他人看不穿。
01-05 1万+
SSM框架，分为Spring、Spring-MVC、Mybatis，是一个比较老的Web开发框架，不过现在很多地方任然在用，因为它虽然没有当下流行框架使用方便，但是请记住做开发必须要知道的一个道理，所有封装的框架使用越方便，所能实现的业务就越浅显，SSM同样遵循这个道理，因此它能实现的业务更深 下面介绍一下怎么用它的配置文件 首先是pom文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/
应用卷积神经网络CNN预测DNA-蛋白结合位点
jasonaidm的博客
09-19 1万+
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。卷积神经网络是目前应用最为广泛之一的深度学习技术，它是一种含特征提取器(由卷积层和混合池层组成)的深度神经网络，该网络流行于计算机视觉领域。计算机视觉非常直观且好理解，机器学习领域对其关注已久。人类自身具备优秀的视觉处理能力，所以当设计的学习算法不及预期的时...
斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n）笔记 第十课 神经机器翻译（neural machine translation）与attention模型
苏三慎的博客
11-15 1203
一、机器翻译（MT） 机器翻译是一个十分经典的语言理解的测试，涉及语言分析（language analysis）与语言生成（language generation）。 机器翻译是一个巨大的商业市场，每年的市场规模达到400亿美元，在欧洲和亚洲都有市场。 神经机器翻译（NMT）：神经机器翻译是利用一个巨大的神经网络来为整体机器翻译过程建模。 1、神经机器翻译的历史回顾 最早开始于1987年，All...
Deep Learning in Bioinformatics
weixin_34265814的博客
12-07 253
最近在学tensorflow，深度学习的开源工具，很好奇在生信领域深度学习都能做些什么东西。 镇楼的综述：Deep Learning in Bioinformatics 几篇文章读读看： Deep learning to predict sequence specificity Predicting the sequence specificities of DNA- and RNA...
人工智能在序列特异性预测研究中的应用
aganlala的博客
12-28 597
人工智能在序列特异性预测研究中的应用 序列特异性分析介绍 基因序列特异性的预测无论是在基因分析领域还是基因调控领域都扮演着重要作色,DNA和RNA结合蛋白的特异性模式序列对致病基因的发现也具有指导性作用。然而随着分子生物学的发展,生物数据量呈现爆炸式增长,通过生物实验和统计分析来寻找序列特异性的传统方法已经很难从海量数据中挖掘出有用数据,且时间和人力成本也太高。 卷积神经网络在序列特性分析中的应用 随着人工智能成熟与发展，被广泛的应用于生命科学研究。如卷积神经网络是近几年新兴的一种深度学习技术,目前在图像、
论文阅读：Diverse Beam Search--Decoding Diverse Solutions from Neural Sequence Models
YUFAN_ZHAO的博客
01-22 5245
因为最近一个实验室项目即将开始，关于给中国移动公司做一个智能客服对话系统，所以这段时间我开始搜集相关的最新论文开始阅读，今天给大家带来的是>       Neural Sequence Model（RNN、LSTM）常用来处理有时序性的数据。目前在decode的过程中经常会使用beam search算法，这个算法类似于贪心算法，在每个时刻输出后会保留概率前k大的序列，其它的舍弃掉。举个例
关于深度学习在生物学领域的应用分析
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Yan Yang, Xi'an Jiaotong University; Jian Sun*, Xi'an Jiaotong University; Huibin Li,...
Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures
m0_50847352的博客
05-22 265
论文阅读笔记：Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures
A Study of Reinforcement Learning for Neural Machine Translation笔记
想写就写咯
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文章目录前言OverviewBackground 前言 刚刚开始研究这些，发现有的论文给的代码我跑不了，光看论文确实感觉很飘，就是你知道他什么意思，但是没有动手实现的话也就是浮于表面。我现在确实有点迷茫，一个是代码跑不通，每个人环境还不全一样，有的用theano，有的tensorflow，代码我看起来有点费劲，但我觉得又不能在还没搞清楚思路前就花太多时间在编代码上，但纯粹读论文又不踏实，我也很容易...
利用机器学习与CMA-ES对PUF模拟器进行建模攻击研究
"机器学习建模攻击"则是指利用机器学习技术对PUF的响应进行学习，并尝试构建一个模型来预测或复制PUF的物理特性。这种攻击方法通常需要收集大量PUF的输入输出对，通过机器学习算法对这些数据进行训练，试图找出输入...
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