V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
haoawesome
V2EX  ›  程序员

机器学习头条 2015-01-02

  •  
  •   haoawesome ·
    memect · 2015-01-03 16:01:28 +08:00 · 4099 次点击
    这是一个创建于 3605 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    机器学习头条 2015-01-02

    @好东西传送门 出品, 过刊见 http://ml.memect.com

    订阅:给 [email protected] 发封空信, 标题: 订阅机器学习日报

    加长版见 http://memect.co/ml-list-2015-01-02 (17条最新动态+焦点, 10条温故知新)


    百度余凯&张潼2012年8月份的机器学习视频

    @ML_Yuens

    关键词:资源 产业 余凯 张潼

    机器学习Machine Learning_百度文库 [1]

    [1] http://wenku.baidu.com/course/view/49e8b8f67c1cfad6195fa705


    杨强在TEDxNanjing谈智能的起源

    @TEDNews

    关键词:资源 视频 杨强

    "人工智能研究分许多流派。其中之一以IBM为代表,认为只要有高性能计算就可得到智能,他们的‘深蓝’击败了世界象棋冠军;另一流派认为智能来自动物本能;还有个很强的流派认为只要找来专家,把他们的思维用逻辑一条条写下,放到计算机里就行……" 杨强在TEDxNanjing谈智能的起源 [1]

    [1] http://v.youku.com/v_show/id_XODQzNDM4MDg0.html

    杨强在TEDxNanjing谈智能的起源


    钢琴图灵测试

    @刘知远THU

    在机器已经可以模拟弹钢琴的今天,钢琴家存在的必要性是什么? [1](分享自 @知乎)最近正好想到这个问题,只是知乎这个提问有些刺耳。我好奇的是,研制一个钢琴弹奏机器人,并能模仿各位钢琴大家的风格,难度有多大?如果用幕布遮住演奏者,人们能否以及如何分辨背后是人还是机器?

    [1] http://www.zhihu.com/question/20779780?utm_source=weibo&utm_medium=weibo_share&utm_content=share_question&utm_campaign=share_sidebar


    放弃词向量,直接在词袋模型上用卷积神经网络做文本分类

    @许家铭_CASIA

    关键词:深度学习 自然语言处理 论文

    放弃词向量(WordEmbedding)工作,直接在词袋模型(BoW)上用卷积神经网络做文本分类任务(CNN for Text Categorization) 效果如何,看这篇文章的工作(待评论。。),[1] 提出seq-CNN与bow-CNN两种模型直接在BoW上使用卷积层,同state-of-the-art方法相比取得较好结果

    [1] http://arxiv.org/abs/1412.1058

    放弃词向量,直接在词袋模型上用卷积神经网络做文本分类


    深度RNN/LSTM用于结构化学习

    @eNe14

    关键词:会议活动 深度学习 资源 自然语言处理 ICML NIPS PDF 会议 机器翻译 论文

    深度RNN/LSTM用于结构化学习 0)序列标注[Connectionist Temporal Classification]ICML06 [1] 1)机器翻译[Sequence to Sequence]NIPS14 [2] 2)成分句法[GRAMMAR AS FOREIGN LANGUAGE] [3] 再次用到窃取果实distilling

    [1] http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2006/047_Connectionist_Tempor.pdf
    [2] http://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf
    [3] http://arxiv.org/pdf/1412.7449v1.pdf

    深度RNN/LSTM用于结构化学习

    tempdban
        1
    tempdban  
       2015-01-03 16:09:44 +08:00 via Android
    这是什么?????
    haoawesome
        2
    haoawesome  
    OP
       2015-01-03 16:11:10 +08:00
    @tempdban 机器学习动态的摘要
    Neveroldmilk
        3
    Neveroldmilk  
       2015-01-03 16:17:45 +08:00   ❤️ 1
    不错,不过这似乎更适合研究人员,而不是普通程序员。
    wisatbff
        4
    wisatbff  
       2015-01-03 16:18:29 +08:00
    这算打广告么
    haoawesome
        5
    haoawesome  
    OP
       2015-01-03 16:21:54 +08:00
    @wisatbff 如果不贴征订链接,只贴内容本身是不是就不是广告了呢?
    haoawesome
        6
    haoawesome  
    OP
       2015-01-03 16:22:35 +08:00
    @Neveroldmilk 刚来V2EX,这上面有给研究人员的节点么?谢谢
    Astrian
        7
    Astrian  
       2015-01-03 17:35:52 +08:00 via Android   ❤️ 1
    钢琴图灵比较有意思
    deepurple
        8
    deepurple  
       2015-01-03 19:57:41 +08:00   ❤️ 1
    哇,好东西传送门,良心微博账号啊
    nptwz
        9
    nptwz  
       2015-01-03 21:20:57 +08:00
    好东西传送门都来占领v2ex了
    haoawesome
        10
    haoawesome  
    OP
       2015-01-04 11:45:13 +08:00
    @nptwz 嗯,也有很多人不上微博吗。请多指教。
    关于   ·   帮助文档   ·   博客   ·   API   ·   FAQ   ·   实用小工具   ·   2678 人在线   最高记录 6679   ·     Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 · 22ms · UTC 11:37 · PVG 19:37 · LAX 03:37 · JFK 06:37
    Developed with CodeLauncher
    ♥ Do have faith in what you're doing.