第997期机器学习日报(2017-06-11)
机器学习日报 2017-06-11
- Python视频处理包scikit-video @爱可可-爱生活
- 演示一个训练有素的手写数字识别神经网络 @网路冷眼
- (PyTorch)最新深度增强学习算法的高度模块化实现 @爱可可-爱生活
- SELU与ReLU等**函数实际效果可视化对比 @爱可可-爱生活
- 通过SketchRNN、PCA和t-SNE从Google QuickDraw数据集中显示矢量图的潜在空间 @爱可可-爱生活
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全部22 算法11 深度学习10 自然语言处理3 视觉3 会议活动3 架构1 应用1
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今日焦点 (5)
Python 代码
【Python视频处理包scikit-video】’scikit-video – Video Processing in Python’ GitHub: http://t.cn/RSnFiYL
视觉 算法 神经网络
【Machine Learning: Demonstrating a neural network trained to recognise handwritten digits】http://t.cn/RSufPoA 机器学习：演示一个训练有素的手写数字识别神经网络。
深度学习 算法 Shangtong Zhang 代码
【(PyTorch)最新深度增强学习算法的高度模块化实现】’DeepRL – Highly modularized implementation of popular deep RL algorithms by PyTorch’ by Shangtong Zhang GitHub: http://t.cn/RSnMCZK
Shao-Hua Sun 代码 可视化
【SELU与ReLU等**函数实际效果可视化对比】’Compare SELUs (scaled exponential linear units) with other activation on MNIST, CIFAR10, etc.’ by Shao-Hua Sun GitHub: http://t.cn/RSEFLeT ref:http://weibo.com/1402400261/F772Og3Ip
深度学习 算法 Louis Tiao PCA 可视化
【用SketchRNN/PCA/t-SNE做Google QuickDraw涂鸦数据集潜层空间可视化】《Visualizing the Latent Space of Vector Drawings from the Google QuickDraw Dataset with SketchRNN, PCA and t-SNE | Louis Tiao》by Louis Tiao http://t.cn/RSN7Hpw pdf:http://t.cn/RSN7HpA
最新动态
2017-06-11 (16)
【CS224n笔记5 反向传播与项目指导】最后一次数学课，其实都是些很基础的推导而已。从四个不同的层面讲解反向传播，其中电路和有向图类比还是很直观新颖的解释。任意层的通用公式第$l$层的残差：var mathConfi…http://t.cn/RSmH1gl
【开源 | 猿辅导分布式机器学习库ytk-learn、分布式通信库ytk-mp4j】 近期，猿辅导公司开源了两个机器学习项目—ytk-learn, ytk-mp4j，其中 ytk-mp4j 是一个高效的分布式通信库，基于该通信库我们实现了 ytk-learn 分布式机器学习库。 http://t.cn/RSmzedE
会议活动 算法 NIPS 会议 神经网络
【引爆机器学习圈：「自归一化神经网络」提出新型**函数SELU】arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效
自然语言处理 Josh Sullivan
【数学集团：机器智能与人类智慧共襄非凡】《The Mathematical Corporation: Where Machine Intelligence and Human Ingenuity Achieve the Impossible》by Josh Sullivan (2017) http://t.cn/RSnSjks
深度学习 视觉 自然语言处理 代码 问答系统
【PyTorch实现的视觉问答(VQA)】’Visual Question Answering in Pytorch’ by Remi GitHub: http://t.cn/RSn21AT
Kaggle
【1950年以来NBA球员状态&表现数据集】《NBA Players stats since 1950 – 3000+ Players over 60+ Seasons, and 50+ features per player | Kaggle》 http://t.cn/RSEDEiR
自然语言处理 论文
《Incorporating Network Built-in Priors in Weakly-supervised Semantic Segmentation》F S Saleh, M S Aliakbarian, M Salzmann, L Petersson, J M. Alvarez, S Gould [College of Engineering and Computer Science] (2017) http://t.cn/RSEDap9
深度学习 算法 论文 神经网络
《Convolutional Neural Networks for Medical Image Analysis: Full Training or Fine Tuning?》N Tajbakhsh, J Y. Shin, S R. Gurudu, R. T Hurst, C B. Kendall, M B. Gotway, J Liang [Arizona State University] (2017) http://t.cn/RSEDAtj
会议活动 深度学习 视觉 算法 CVPR 会议 教育网站 论文 神经网络
《Learning to Extract Semantic Structure from Documents Using Multimodal Fully Convolutional Neural Network》X Yang, E Yumer, P Asente… [The Pennsylvania State University & Adobe Research & Adobe Document Cloud] (2017) http://t.cn/RSEekvB Home:http://t.cn/RSEekv1
深度学习 算法 代码 论文 神经网络
《Deep Alignment Network: A convolutional neural network for robust face alignment》M Kowalski, J Naruniec, T Trzcinski [Warsaw University of Technology] (2017) http://t.cn/RSEenOa GitHub:http://t.cn/RSEenOX
深度学习 算法 论文 神经网络
《Leveraging deep neural networks to capture psychological representations》J C. Peterson, J T. Abbott, T L. Griffiths [UC Berkeley] (2017) http://t.cn/RSEejiP
Santa Fe Institute 论文 统计
《Statistical Physics Models of Opinion Spread: Theory and Empirical Tests》M Galesic, D.L. Stein [Santa Fe Institute & New York University] (2017) http://t.cn/RSEep78
深度学习 算法 代码 论文 神经网络
《Principled Detection of Out-of-Distribution Examples in Neural Networks》S Liang, Y Li, R. Srikant [University of Illinois at Urbana-Champaign & Cornell University] (2017) http://t.cn/RSEeopI GitHub:http://t.cn/RSEeopf
算法 论文 神经网络
《Blind nonnegative source separation using biological neural networks》C Pehlevan, S Mohan, D B. Chklovskii [Flatiron Institute] (2017) http://t.cn/RSEeflB
深度学习 代码 论文
《Language Generation with Recurrent Generative Adversarial Networks without Pre-training》O Press, A Bar, B Bogin, J Berant, L Wolf [Tel-Aviv University] (2017) http://t.cn/RSEebCN GitHub:http://t.cn/RSEebCC
会议活动 算法 应用 AISTATS 会议 矩阵 推荐系统
今天我们来读一篇AIStats 2017的文章，讲如何定义一组外积的矩阵Multi-armed Bandits。作者群来自Adobe Research。这篇文章对于推荐系统，特别是基于矩阵分解的推荐系统如何做Exploration和Exploitation有启发。 http://t.cn/RSErlhu