AI100_机器学习日报 2017-08-29
- 目标检测之YOLO原理 @IT技术头条
- 全面了解自然语言处理库spaCy @爱可可-爱生活
- 大规模知识图谱的构建、推理及应用 @爱可可-爱生活
- 详解亿级学术图谱Open Academic Graph，如何高效精准生成6500万对匹配关系 @ChatbotsChina
- 大量机器学习数据集上Scikit-Learn预测模型的定量比较 @爱可可-爱生活
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全部20 深度学习9 算法6 视觉5 自然语言处理4 应用2 资源2 经验总结2 知识工程1
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今日焦点 (5)
视觉
【[目标检测]YOLO原理】1 YOLO 创新点： 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重… 详戳→ http://t.cn/RN7Lwh4 作者→ (fariver)
自然语言处理
【全面了解自然语言处理库spaCy】《spaCy 101 – Everything you need to know》 http://t.cn/RNzl1I5
唐杰
【清华唐杰博士详解亿级学术图谱Open Academic Graph，如何高效精准生成6500万对匹配关系？】 通过集成MAG中1.66亿学术论文和AMiner中1.55亿学术论文的元数据信息，Open Academic Graph生成了两者间近 6500 万个链接关系。 http://t.cn/RN7jIcE
深度学习 应用 预测
【大量机器学习数据集上Scikit-Learn预测模型的定量比较】《Quantitative comparison of scikit-learn’s predictive models on a large number of machine learning datasets: A good start》by Pradeep Raamana http://t.cn/RNhfPA0 ref:http://weibo.com/1402400261/FhRQAeL71
最新动态
2017-08-29 (14)
深度学习 资源 课程 吴恩达
《永久免费！吴恩达刚公布的深度学习课程上线网易云课堂》via:AI科技大本营 http://t.cn/RNZlPOj
视觉
【Fashion-MNIST：替代MNIST手写数字集的图像数据集】FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 [1] 的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。http://t.cn/RNZS8X0
算法 可视化
【交互可视化：多种MCMC采样算法】“MCMC Interactive Gallery” http://t.cn/RNZGj3e
深度学习
【讨论：(标准)卷积网络不变性】《What kind of invariances come naturally with standard convnet architectures? | Reddit》 http://t.cn/RNzTuc1
自然语言处理 代码
#开源项目推荐# TextGrocery是一个基于LibLinear和结巴分词的短文本分类工具，特点是高效易用，同时支持中文和英文语料。 三年前的项目了。准确率大概在79%左右。 http://t.cn/RZ1VI9u
视觉 算法 自然语言处理
机器学习算法之异常点检测 >>>> 机器学习, #coding:utf-8 import numpy as np from sklearn.covariance import Elliptic…ton ”’ 机器学习 鲁棒的基于高斯概率密度的异常点检测(novelty detection) ellipticalenvelope算法 算法理解： 这个 http://t.cn/RNzfOUe 来自 人工智能AI与大数据…全文： http://m.weibo.cn/5291384903/4146088015759546
深度学习 算法 神经网络
【机器之心GitHub项目：从零开始用TensorFlow搭建卷积神经网络】http://t.cn/RNzLNPX机器之心使用 TensorFlow 手动搭建卷积神经网络，并提供所有代码和注释的 Jupyter Notebook 文档，不仅描述训练情况，同时还将提供各种背景知识和分析。所有的代码和运行结果都已上传至 Github，机器之心希望通过我们…全文： http://m.weibo.cn/3996876140/4146080550150278
经验总结 应用 自然语言处理 博客 代码 机器人
如何通过调用API来搭建一个聊天机器人 github：http://t.cn/R5TjyVI http://t.cn/RNhnNyY
经验总结 深度学习 博客
【Why Deep Learning Surprises me】http://t.cn/RNhI5HF 为什么深度学习令我惊讶。
深度学习
【“必读”机器学习文献推荐列表】《Must read machine learning papers》by Pradeep Raamana http://t.cn/RNhfLkV
深度学习
【深度学习抠图】《Background removal with deep learning》by Gidi Shperber @gidishperber/background-removal-with-deep-learning-c4f2104b3157″>http://t.cn/RNhtBPy
视觉 算法 Kaggle Roger Xu Jiang 神经网络 数据科学
【神经网络卫星图像分割】《Neural network for satellite image segmentation》by Roger Xu Jiang http://t.cn/RNh5JA8 pdf:http://t.cn/RNh5JAQ
算法 Karen Hambardzumyan Martin Mirakyan 神经网络
【用Keras重现R-NET自动QA框架】《Challenges of reproducing R-NET neural network using Keras》by Martin Mirakyan, Karen Hambardzumyan, Hrant Khachatrian http://t.cn/RNhq8Gv GitHub:https ://github .com/YerevaNN/R-NET-in-Keras ref:《R-NET: Machine Reading Comprehension With Self-Matc…全文： http://m.weibo.cn/1402400261/4145970583433761
深度学习 算法 资源 PDF Sebastian Lapuschkin 期刊 神经网络
‘The LRP(Layer-wise Relevance Propagation) Toolbox for Artificial Neural Networks’ by Sebastian Lapuschkin GitHub: https ://github .com/sebastian-lapuschkin/lrp_toolbox/tree/caffe-wip ref:http://t.cn/RNhqfJs
