第841期机器学习日报(2017-01-06)

机器学习日报 2017-01-06

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全部16 深度学习7 自然语言处理3 算法3 资源2 架构1 语音1 视觉1 经验总结1

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今日焦点 (5)

专注云计算 网页版 2017-01-06 16:14

自然语言处理

【2016机器学习与自然语言处理学术全景图:卡耐基梅隆大学排名第一】本次分析对目前在机器学习与自然语言处理领域的各类组织与院校的科研情况进行了对比。分析显示,在论文数量上,卡耐基梅隆大学(CMU)高居第一位。 http://t.cn/RMbEHSa @没人用我的名 @铭玉其_很平凡 @何春银微想

爱可可-爱生活 网页版 2017-01-06 20:46

深度学习 视觉 李瑜

《ILSVRC2016目标检测任务回顾(上)–图像目标检测(DET)》by 李瑜 via:深度学习大讲堂 http://t.cn/RMGUtGY

爱可可-爱生活 网页版 2017-01-06 20:20

Jeremy Howard

【HN讨论总结:人工智能/机器学习为企业增值实际体现在哪些方面】《Where is AI/ML actually adding value at your company? | fast.ai》by Jeremy Howard http://t.cn/RMGcAIh

爱可可-爱生活 网页版 2017-01-06 19:13

经验总结 自然语言处理 博客 教育网站 语言学

【交互式语言学习】《Interactive Language Learning | Stanford NLP Group》by Nadav Lidor, Sida I. Wang http://t.cn/RMGLPIS

爱可可-爱生活 网页版 2017-01-06 18:48

Jason Brownlee Python 可视化

【(Python)时序数据可视化】《Time Series Data Visualization with Python | Machine Learning Mastery》by Jason Brownlee http://t.cn/RMwtTof

最新动态

2017-01-06 (11)

爱可可-爱生活 网页版 2017-01-06 21:33

深度学习 算法 代码 神经网络

《神经网络与深度学习》by @邱锡鹏 http://t.cn/RfXIifJ GitHub: http://t.cn/RMG9eXB

ImportNew 网页版 2017-01-06 20:00

架构 资源 Spark 书籍 数据科学

《理解Compressed Sparse Column Format (CSC)》最近在看《Spark for Data Science》这本书,阅读到《Machine Learning》这一节的时候被稀疏矩阵的存储格式CSC给弄的晕头转向的。所以专门写一篇文章记录一下我对这种格式的理解。 http://t.cn/RMLI6oZ(by Rollen Holt)

专注云计算 网页版 2017-01-06 19:27

深度学习

【当深度学习遇上敏捷开发,会发生怎样的“化学反应”?】说出来你可能不信,有一种从软件开发领域诞生的思维方式,自诞生以来就一直深远地影响着我们日常的工作和生活。这就是“敏捷方法”,即软件开发领域的“敏捷软件开发”(Agile Software Development)。 http://t.cn/RM4gOiO

大数据BigData 网页版 2017-01-06 17:00

算法 语音 自然语言处理 HMM

#大数据# 中文分词隐马尔可夫模型 http://t.cn/RMbrZ17 Markov Model,HMM)最先由Baum提出,它在自然语言理解中的语音识别、词性标注等有广泛应用。在该模型中,对于一个随机事件,有一个状态序列{X1, X2 ,…, Xn}以及一个观察值序列{Y1,Y2,…,Yn}。“隐”是指输出链可以被观察到,但状态链是“隐藏”的…全文: http://m.weibo.cn/2854372157/4060966180758847
谢工在互联网 网页版 2017-01-06 16:51

深度学习 行业动态 张睿

深度学习系列分享第一场作者介绍:张睿卿 @Rachel____Zhang ,paddle官方开发组成员,毕业于浙江大学计算机学院。专注于深度学习领域,目前研究方向为对话、图文问答。感谢大家支持,一小时内预定已经达标,这个系列分享来之不易,谢谢曾经的百度同事勇峰支持,感谢百度深度学习科学家王益的大力支持,…全文: http://m.weibo.cn/1847982423/4060963931530711

寒冬winter 网页版 2017-01-06 16:46

深度学习 算法

最近特别火的Master(AlphaGo)估计让一些同学对棋类AI产生了很大兴趣,实际上,一个好的棋类AI由很多部分组成:开局库、搜索、估值、剪枝和尾局搜索,大家经常听到的深度学习,是应用于其中估值部分的,而一起提及的蒙特卡洛算法,则是剪枝算法,我翻出一个自己多年前写的黑白棋AI,代码非常简单,AI部…全文: http://m.weibo.cn/1196343093/4060962644212565
第一财经 网页版 2017-01-06 11:43

尹英敏

【“阿尔法狗”重装上阵60连胜,但不等于机器拥有智慧】“如果只论胜负的话,毕竟人工智能没有疲劳,也没有任何失误;这种不同于人类的绝对优势,以及可以按照某种特定的规则进行不断训练的条件,都为它创造了良好的条件,人工智能获得胜利,不见得是个意外。” 韩国女棋手尹英敏(音译)四段说。…全文: http://m.weibo.cn/1702925432/4060886379332048
专注云计算 网页版 2017-01-06 09:59

深度学习 资源

【最全面的深度学习自学资源汇总】Yerevann整理的这个 深度学习完全指南 ,汇集了目前网络上最优秀的深度学习自学资源,而且会不定期更新,非常值得收藏关注,以下是IT经理网编译整理的指南内容: http://t.cn/RIev11f
视觉机器人 网页版 2017-01-06 09:41

代码 论文

近日,苹果发表了AI方面的第一篇论文,Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training,这可是刷爆朋友圈的哦,于是有人就实现了代码: http://t.cn/RIrpVhv 论文: http://t.cn/RIQzEbe 论文介绍了使用模拟+无监督的方法,在对抗训练中进行学习的技术。主要是用计算机…全文: http://m.weibo.cn/5501429448/4060855521785555

爱可可-爱生活 网页版 2017-01-06 05:38

论文 统计

《An Interval-Based Bayesian Generative Model for Human Complex Activity Recognition》L Liu, Y Yang, L N Govindarajan, S Wang, B Hu, L Cheng, D S. Rosenblum [Chongqing University & Bioinformatics Institute & Lanzhou University of Technology] (2017) http://t.cn/RM40h98 Home:…全文: http://m.weibo.cn/1402400261/4060794502652796

爱可可-爱生活 网页版 2017-01-06 05:27

深度学习 Python 教育网站 论文

《Learning a Mixture of Deep Networks for Single Image Super-Resolution》D Liu, Z Wang, N Nasrabadi, T Huang [University of Illinois at Urbana-Champaign & Adobe Research & West Virginia University] (2017) http://t.cn/RM4pjZy Home: http://t.cn/RM4pjZL code: http://t.cn/RM4pjZ4

(1)普通用户端(全平台) 音乐播放核心体验: 个性化首页:基于 “听歌历史 + 收藏偏好” 展示 “推荐歌单(每日 30 首)、新歌速递、相似曲风推荐”,支持按 “场景(通勤 / 学习 / 运动)” 切换推荐维度。 播放页功能:支持 “无损音质切换、倍速播放(0.5x-2.0x)、定时关闭、歌词逐句滚动”,提供 “沉浸式全屏模式”(隐藏冗余控件,突出歌词与专辑封面)。 多端同步:自动同步 “播放进度、收藏列表、歌单” 至所有登录设备(如手机暂停后,电脑端打开可继续播放)。 音乐发现与管理: 智能搜索:支持 “歌曲名 / 歌手 / 歌词片段” 搜索,提供 “模糊匹配(如输入‘晴天’联想‘周杰伦 - 晴天’)、热门搜索词推荐”,结果按 “热度 / 匹配度” 排序。 歌单管理:创建 “公开 / 私有 / 加密” 歌单,支持 “批量添加歌曲、拖拽排序、一键分享到社交平台”,系统自动生成 “歌单封面(基于歌曲风格配色)”。 音乐分类浏览:按 “曲风(流行 / 摇滚 / 古典)、语言(国语 / 英语 / 日语)、年代(80 后经典 / 2023 新歌)” 分层浏览,每个分类页展示 “TOP50 榜单”。 社交互动功能: 动态广场:查看 “关注的用户 / 音乐人发布的动态(如‘分享新歌感受’)、好友正在听的歌曲”,支持 “点赞 / 评论 / 转发”,可直接点击动态中的歌曲播放。 听歌排行:个人页展示 “本周听歌 TOP10、累计听歌时长”,平台定生成 “全球 / 好友榜”(如 “好友中你本周听歌时长排名第 3”)。 音乐圈:加入 “特定曲风圈子(如‘古典音乐爱好者’)”,参与 “话题讨论(如‘你心中最经典的钢琴曲’)、线上歌单共创”。 (2)音乐人端(创作者中心) 作品管理: 音乐上传:支持 “无损音频(FLAC/WAV)+ 歌词文件(LRC)+ 专辑封面” 上传,填写 “歌曲信息
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