机器学习日报 2017-07-07
- 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） @ArnetMiner
- 对Stack Overflow 问题进行文本挖掘 @网路冷眼
- 用 Python 从海量文本抽取主题 @开发者头条
- 揭秘 DeepMind 的关系推理网络 @网路冷眼
- Facebook公布可扩展、轻量、灵活的(实时策略)游戏研究平台ELF @机器之心Synced
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今日焦点 (5)
深度学习 算法
【分享】《深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）》（分享自 @知乎 专栏） · 作者：ycszen http://t.cn/RcZHRyN
经验总结 自然语言处理 博客
【Text Mining of Stack Overflow Questions】https://stackoverflow.blog/2017/07/06/text-mining-stack-overflow-questions/ 对Stack Overflow 问题进行文本挖掘。
自然语言处理 Python 王树义
如何用 Python 从海量文本抽取主题？ http://t.cn/RKwXNN8 by 王树义 分享自 @jifei 开通的独家号《机器学习与大数据》 http://t.cn/Rfpgmag （想看更多？下载 @开发者头条 App：http://t.cn/RJyDMlJ ）
深度学习 算法 神经网络
【揭秘 DeepMind 的关系推理网络】http://t.cn/RKhsXmw想要理解这篇论文，首先你需要对神经网络有一些基本的了解。本文会尽量按照论文的整体结构来撰写，但同时也会融合自己的一些理解。
田渊栋
【Facebook田渊栋开源游戏平台ELF，简化版《星际争霸》完美测试人工智能】Facebook 也宣布了自己的人工智能游戏测试平台 ELF。新的测试平台可以支持三种游戏形式：RTS、夺旗游戏和塔防，同时也开放物理引擎。http://t.cn/RMS8ipV
最新动态
2017-07-07 (11)
Louis Cialdella Python 代码 统计
【Python实现的Bayesian bootstrapping包】’bayesian bootstrapping in python’ by Louis Cialdella GitHub: http://t.cn/RK2eGgH
会议活动 视觉 CVPR Ron Ref Tao Kong 代码 会议 论文
【高效视觉目标检测】’RON: Reverse Connection with Objectness Prior Networks for Object Detection, CVPR 2017′ by Tao Kong GitHub: http://t.cn/RK2gaSl ref:http://t.cn/RK2gaSj
会议活动 算法 应用 会议 机器人 强化学习 汪军
#全球人工智能与机器人峰会# 【UCL 教授汪军：多智能体强化学习的两大挑战】伦敦大学学院 UCL 的汪军教授带来了以《群体智能的社会》为主题的报告，多智能体强化学习会不会缔造下一个 AlphaGo 奇迹？http://t.cn/RK24q71
统计
【一个计算我的妻子是否怀孕的贝叶斯模型】为了能获得结论我建立了一个简单的贝叶斯模型，基于这个模型，可以根据你当前距离上一次经期的天数、你历史经期的起点数据来计算在当前经期周期中你怀孕的可能性。在此篇文章中我将阐述我所使用的数据、先验思想、模型假设[…] http://t.cn/RKZStvZ
经验总结 博客
【从头了解概率编程】《Probabilistic programming from scratch》by Mike http://t.cn/RKArKRa
王凯峰 张凯磊
#IT龙门阵# 预告：【教育行业的人工智能应用】人工智能+教育能否取代老师，帮助学生更好的完成学业？7月12日晚，我们特邀请学霸君创始人张凯磊、蓝象资本首席产品官、AI领域高级投资经理王凯峰做客217期IT龙门阵，跟我们分享当AI和教育的融合，将为教育领域带来哪些变革？报名：http://t.cn/RKABp6p
深度学习 Thomas Wiecki 统计
【贝叶斯深度学习：不确定性与非平稳性的处理】《Bayesian Deep Learning – Dealing with uncertainty and non-stationarity》by Thomas Wiecki http://t.cn/RKALuFf pdf:http://t.cn/RKALuFc
自然语言处理 王爽
文因互联的工程师王爽利用NLP技术，对上市公司的年报进行了一次因果关系的抽取的实验。借助技术的力量，从海量数据中提取有用信息，识别其中蕴藏的模式、规律和相关关系，则是一种人类认识世界的新方式。 http://t.cn/RKA2Ca2
【25 个你需要知道的人工智能术语】http://t.cn/RK7bptM 人工智能不再是定义模糊的流行词汇，已经成为了更为精确的指代，在这样的背景下，理解人工智能领域的术语越来越成为一种挑战。本文就为大家总结一些人工智能领域最重要的术语。
经验总结 资源 博客 课程
【MLBox自动机器学习教程】《Tutorial on Automated Machine Learning using MLBox》by NSS http://t.cn/RKwc6pR
深度学习 Paul Voosen
【AI侦探破如何解深度学习黑盒】《How AI detectives are cracking open the black box of deep learning | Science》by Paul Voosen http://t.cn/RKZe8RD http://t.cn/RKZe8HY