AI100_机器学习日报 2017-12-04
- NIPS 2017概括和亮点 @新智元
- ThunderSVM:GPU/CPU高性能SVM库(C++) @爱可可-爱生活
- Python文本摘要评估框,SumEval @爱可可-爱生活
- 使用机器学习算法打造一个简单的“微博指数” @Python
- 2017深度学习优化研究亮点 @爱可可-爱生活
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全部28 算法10 深度学习9 会议活动6 自然语言处理5 资源5 应用4 语音2 视觉2 经验总结2
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今日焦点 (5)
会议活动 深度学习 资源 NIPS 行业动态 会议 活动 课程
【新智元导读】新智元近日盘点了NIPS 2017概括和亮点,重点汇总了DeepMind和Facebook在NIPS 2017的参与,包括邀请演讲、接收论文等。本文将介绍谷歌和英伟达在NIPS 2017的表现,包括接收论文、邀请演讲、海报、研讨会、比赛和教程等。 http://t.cn/RYTlDHq
算法 GPU SVM Zeyi Wen 代码
【ThunderSVM:GPU/CPU高性能SVM库(C++)】’ThunderSVM: A Fast SVM Library on GPUs and CPUs’ by Zeyi Wen GitHub: https:\//github.com\/zeyiwen/thundersvm
自然语言处理 Python 代码
【(Python)文本摘要评估框架】’SumEval – Well tested & Multi-language evaluation framework for text summarization.’ by chakki GitHub: https:\//github.com\/chakki-works/sumeval
算法 Python 行业动态
#Python# 【使用机器学习算法打造一个简单的“微博指数”】基于机器学习的舆情监控这个想法,其实可以有很大的想象空间,可以做很多有意思的事情。比如可以关注你喜欢的明星或电影的口碑情况,或者了解你所关注股票的舆论变化,甚至预测其未来的走向等等。http://t.cn/RYTiys1(腾讯云)
深度学习 Sebastian Ruder
【2017深度学习优化研究亮点】《Optimization for Deep Learning Highlights in 2017》by Sebastian Ruder http://t.cn/RYjFEkm
最新动态
2017-12-04 (22)
算法
【机器学习新进展:一个月学习学会通过胸片诊断肺炎】来自斯坦福大学的研究团队已经开发出一个机器学习算法,通过一个月的学习,它能通过胸片诊断肺炎,并且好于人类的诊断。未来医疗领域会有更多的科技应用其中。http://t.cn/RYpDyrY
算法 神经网络
http://t.cn/RYHVbRs 介绍机器学习的方方面面,从简单的线性回归到最新的神经网络,不仅能学会如何使用它们,并且还能从零进行构建。
深度学习 算法 资源 Mofan Zhou Python 课程 莫烦 神经网络
【分享】《PyTorch 神经网络基础教程》http://t.cn/RXFjgwW 来源:Github-莫烦Python 作者:Mofan Zhou 专栏内另有内容丰富的其他深度学习课程资源
行业动态
【谷歌大脑团队对话人工智能:人工智能潜力无穷,未来可期】谷歌大脑团队科学家和工程师们对话人工智能,聊得自己和AI的渊源及畅想未来人工智能发展的新期待,人工智能,未来可期!@Harvey科技 http://t.cn/RqQCBk2 http://t.cn/RYHbTjF
视觉
【GAN】High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs 本文指出现有利用语义标签合成图像的方法存在两个主要问题:1)难以用GANs生成高分辨率图像(比如pix2pix方法);2)相比于真实图像,生成的图像往往缺少一些细节和逼真的纹理。本文从三个方面对pix2pix方法…全文: http://m.weibo.cn/2678093863/4181288070529104
今天安利 “AICon 全球人工智能与机器学习技术大会” http://t.cn/RYYKM9i 首先,我的两位老朋友 @老师木 和 @洪亮劼 都是演讲嘉宾。 他们的讲座, 听了肯定就赚了, 没听到就亏了。 不用说还有其他十几位技术大牛呢? 其次,这个会很务实, 讲的都是各大公司实战中是如何提高效果的案例。人工智能…全文: http://m.weibo.cn/1932835417/4181287697058344
深度学习 算法
【RNN】Dynamic Evaluation of Neural Sequence Models 本文提出使用动态评估来改进神经序列模型的性能。 模型通过基于梯度下降的机制适应最近的历史,将以更高概率分配给重新出现的连续模式。动态评估将Penn Treebank和WikiText-2数据集上的perplexities分别提高到51.1和44.3。 推荐人:utopiar(Pape…全文: http://m.weibo.cn/2678093863/4181287574983697
会议活动 深度学习 ICLR 会议
【新智元导读】今年举办到第六届的ICLR会议被誉为深度学习顶会的“无冕之王”,在业内得到广泛认可。ICLR 采用Open Review 评审制度,ICLR 2018 共收到981篇有效稿件,截止2017年12月1日,已经有979篇论文收到至少一个评分,本文对评审结果进行了分析。目前,来自斯坦福大学探讨对抗训练的论文Certifia…全文: http://m.weibo.cn/5703921756/4181252921333423
算法 自然语言处理 神经网络
【基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习】目前基于神经网络方法的联合学习的工作主要分为两大类:1. 参数共享(Parameter Sharing)和 2. 标注策略(Tagging Scheme)。本文主要涉及到四篇相关论文(如图)。http://t.cn/RYThwJ4
视觉 自然语言处理
【斯坦福101页年度AI报告:人工智能全面逼近人类能力】近日,斯坦福“人工智能百年(AI100)”专家小组(非盈利性项目AI Index)发起了一项AI指数报告,追踪学术界、产业界、开源软件和公共兴趣范畴的18个分立的视角评估人工智能活跃度,盘点计算机视觉、自然语言理解等技术发展现状(机器类人程度),…全文: http://m.weibo.cn/1711479641/4181195711272767
Anil Seth 行业动态
【科学家发明了「幻觉机器」,不用药物就可以让大脑开启迷幻之旅】苏塞克斯大学萨克勒中心主任Anil Seth教授说:“我们一直都在产生幻觉,只是当我们同意我们的幻觉时,我们就把它叫做现实。”因此发明了一种幻觉机器,通过使用谷歌人工智能和虚拟现实头显,这款设备可让用户产生幻觉,仿佛他们服用了L…全文: http://m.weibo.cn/1711479641/4181180615852719
应用 语音 自然语言处理 机器人
【微软用 AI 教外国人学中文】Microsoft Research 目前利用最新的人工智能聊天机器人,将华语为母语人士建立的机器学习模型结合现成的 Microsoft 语音辨识技术,用户使用 Microsoft Research 中文学习软件,可直接语音和软件沟通对话。现在用户可以下载专门APP,可直接语音和软件沟通对话,不断进行语…全文: http://m.weibo.cn/1711479641/4181179202662554
会议活动 深度学习 NIPS 会议
DeepMind 16篇NIPS 2017论文,全部信息都在这里了 | NIPS 2017 http://t.cn/RYp0VPB
应用 语音 自然语言处理 机器人
【微软用 AI 教外国人学中文】Microsoft Research 目前利用最新的人工智能聊天机器人,将华语为母语人士建立的机器学习模型结合现成的 Microsoft 语音辨识技术,用户使用 Microsoft Research 中文学习软件,可直接语音和软件沟通对话。现在用户可以下载专门APP,可直接语音和软件沟通对话,不断进行语…全文: http://m.weibo.cn/1711479641/4181165512921299
应用 机器人
未来AI与人之间的战争,最难的不是武器武力之间的战争,而是一种文站。就是当你对社会的所有影响都可以被AI操控的数字世界和robotics模拟的物理机械运动所替代时,你就可以被kick out了,这时候,你的娃就成为robotics的娃,你的老婆也不是你的了,你的所有劳动成果都会被robotics所享用。直接意味着,…全文: http://m.weibo.cn/3293717571/4181138543194447
会议活动 深度学习 资源 PDF WSDM 会议 教育网站
明年我们在wsdm 2018上还有篇有意思的文章《User Profiling through Deep Multimodal Fusion》,关于如何利用多源异构的数据源进行用户画像,用深度网络进行多源数据的融合,在大五人格的心理画像和Facebook 数据上的画像效果都不错, http://t.cn/RYYvn4o
经验总结 深度学习 资源 Shengjia Zhao 博客 课程
【信息最大化变分自编码器(InfoVAE)教程】《A Tutorial on Information Maximizing Variational Autoencoders (InfoVAE)》by Shengjia Zhao http://t.cn/RYjFevw
会议活动 经验总结 NIPS 博客 会议
【Google的NIPS 2017成绩单】《Google at NIPS 2017 | Google Research Blog》 http://t.cn/RYjF3nF
会议活动 算法 应用 资源 ICML PDF Percy Liang 会议 论文 预测
推荐今年ICML 2017的Best Paper,Stanford的Percy Liang的工作《Understanding Black-box Predictions via Influence Functions》,用Influence函数来分析训练样本的重要性,本质上就是增强机器学习的可解释性,算是抓住了痛点,这篇文章给出了理论分析和一个高效算法。http://t.cn/RYjkFOi Influence…全文: http://m.weibo.cn/2126427211/4181102967054530