机器学习日报 2017-01-12
- 分布式实时处理系统架构设计与机器学习实践
- 从业务角度理解深度学习及其应用
- 伯克利深度强化学习课程
- SIGIR 2016信息检索精选论文
- OpenAI开源:Universe + GTA V集成自驾开发环境
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今日焦点 (5)

深度学习 算法 资源 教育网站 课程 强化学习
伯克利深度强化学习课程,2017春,CS 294: Deep Reinforcement Learning, Spring 2017, http://t.cn/RUuxgYi

会议活动 应用 SIGIR 会议 信息检索
《SIGIR 2016信息检索精选论文》by 洪亮劼 via: @极客头条 http://t.cn/RMS5HoM

经验总结 Craig Quiter Jack Clark 博客
【OpenAI开源:Universe + GTA V集成自驾开发环境】《GTA V + Universe》by Craig Quiter, Jack Clark http://t.cn/RMaDEjX
最新动态
2017-01-12 (20)

经验总结 博客
【二项logistic回归分析案例来啦】在这里了[bm乱入][bm乱入] http://t.cn/RMKbHuM 小兵博客几年前分享的 二项logistic回归分析案例 非常受欢迎,在实际应用中,可能还会碰到因变量是多个分类的情况,并且不包含排序信息。比如视力分为轻度、中度、重度三个水平,此时如果想考察影响视力评价的指标,…全文: http://m.weibo.cn/1698010864/4063221255540099

Reddit机器学习版块评选的年度各项最佳论文 Best Paper Awards – MachineLearning http://t.cn/RM6M0up

深度学习 语音 智能汽车
【今日回顾: http://t.cn/RMoRnj9】- 全球半导体行业再度掀起创新风潮,该行业的公司在研发新的芯片设计、材料和制造工艺,原因之一是深度学习这一人工智能技术正越来越广泛地被应用于图片分类、语音翻译和自动驾驶等任务。

深度学习
《能根据文字生成图片的 GAN,深度学习领域的又一新星》via:DataCastle数据城堡 http://t.cn/RMoQSB8

知识工程 知识库
【2017年,你需要GET的9大技术领域】 http://t.cn/RMoHGYg 2016年过去了,然而我一点也不怀念它,因为2017年的技术趋势更加吸引人。回顾一年里业界的发展,2017年的技术趋势初现端倪。根据优快云知识库这一年来大家关注的热门知识图谱,我们来给大家梳理一下2017年值得关注的技术方向。

经验总结 自然语言处理 博客
word2vec 中的数学原理详解(五)基于 Negative Sampling 的模型 – peghoty – 博客频道 – youkuaiyun.com http://t.cn/RMoUsyc

资源 代码 课程
betars/Face-Resources 关于人脸研究的资源,包括论文、数据集、教程、软件等。 http://t.cn/R56DRtM

视觉 算法 神经网络
高分辨率卫星图像检测城市地区的损坏程度,使用神经网络和局部拉普拉斯滤波方法,Applying Neural Network and Local Laplace Filter Methods to Very High Resolution Satellite Imagery to Detect Damage in Urban Areas, @eos_da/applying-neural-network-and-local-laplace-filter-methods-to-very-high-resolution-satellite-imagery-3b203e5cc444#.5rikvrgmi”>http://t.cn/RMSFlp2

迁移学习 吴恩达
Gigaom对话吴恩达:迁移学习是未来五年的重要研究方向 http://t.cn/RMSeSaJ → 近日,吴恩达接受了技术研究和分析公司 Gigaom 的专访,谈及了未来五年人工智能重要研究领域、中国人工智能研究等问题。

会议活动 应用 SIGIR 会议 推荐系统 信息检索
信息检索(IR)界的顶级会议SIGIR 2016在意大利比萨举行。信息检索界的研究对搜索系统以及推荐系统的发展有着重要的指导作用,笔者从SIGIR 2016精选出5篇有意思的文章,为读者解惑。作者: @洪亮劼 http://t.cn/RMSgFDX

自然语言处理 机器翻译
神经机器翻译NMT容易实现增量式训练,这一优点统计机器翻译SMT就不太容易实现。增量式训练非常有用,挺酷。但学术界通常认为增量式训练是工程问题,不是理论问题,所以相关研究论文不太多。其实NMT增量式训练水也挺深,弄好了1+1>3,弄不好1+1<0,模型训练越来越差,这就惨了。因为NMT训练代价太高,掌…全文: http://m.weibo.cn/6016834258/4063055404391754

视觉 资源 PDF
先进的手势识别技术,采用高分辨率电阻抗层析成像(EIT)技术, http://t.cn/RMSKj1D Advancing Hand Gesture Recognition with High Resolution Electrical Impedance Tomography,论文: http://t.cn/RMSKkWA 最近在HCI领域中采用电阻抗层析成像(EIT),使用仪器化的智能手表检测手势。这种先前的工作…全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4063054977676945

深度学习 资源 教育网站 课程 智能汽车
深度学习建立自动驾驶汽车,麻省理工免费课程和资源。6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars, http://t.cn/RM6i8Hj 本课程是通过建立自动驾驶车作为应用为主题,从而可以对深度学习进行很好的实践。它对初学者开放,是为那些刚接触机器学习的人设计的,但它也可以帮助现场的高级研究人员寻找深…全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4063048673626497

深度学习 算法 神经网络
对深度网络Dropout层的分析,Analysis of Dropout, http://t.cn/RMS7RqF 一个字:详尽。。

自然语言处理 Dan Jurafsky
【日常用语NLP】《Natural language processing on everyday language | SDSI Retreat – October 11, 2016 on Vimeo》by Dan Jurafsky http://t.cn/RMSAnBZ

深度学习 算法 Edgar Nunes Fernandes 强化学习
【用于通信的深度增强学习】《Deep Reinforcement Learning in Telecommunications | The Information Age》by Nuno Edgar Nunes Fernandes http://t.cn/RMSzpZv

视觉 资源 代码 视频
【OpenCV目标检测实战】《How to do Object Detection with OpenCV [LIVE] – YouTube》by Siraj Raval http://t.cn/RMShHIo GitHub: http://t.cn/RMShHIK