第1015期机器学习日报(2017-06-29)
机器学习日报 2017-06-29自然语言处理技术在推荐系统中的应用@ChatbotsChinaDeep learning on Apache Spark and Apache Hadoop with Deeplearning4j@爱可可-爱生活深度增强学习教程资料@爱可可-爱生活Github上的一些优秀公共数据集资源@ArnetMinerNLP基础:基于深度学习和经典方
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机器学习日报 2017-06-29
- 自然语言处理技术在推荐系统中的应用
- Deep learning on Apache Spark and Apache Hadoop with Deeplearning4j
- 深度增强学习教程资料
- Github上的一些优秀公共数据集资源
- NLP基础:基于深度学习和经典方法的文本分类
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今日焦点 (5)

算法 应用 自然语言处理 推荐系统
自然语言处理技术(NLP)在推荐系统中的应用 作者: 张相於,58集团算法架构师,转转搜索推荐部负责人,负责搜索、推荐以及算法相关工作。 http://t.cn/RojZ54q

架构 经验总结 深度学习 Hadoop Nisha Muktewar Seth Hendrickson Spark 博客
【Deeplearning4j/Spark/Hadoop深度学习】《Deep learning on Apache Spark and Apache Hadoop with Deeplearning4j | Cloudera Engineering Blog》by Nisha Muktewar, Seth Hendrickson http://t.cn/RoHIxiK

深度学习 算法 资源 Arthur Juliani 代码 课程 强化学习 书籍
【深度增强学习教程资料】’Contains Jupyter notebooks associated with the “Deep Reinforcement Learning Tutorial” tutorial given at the O’Reilly 2017 NYC AI Conference.’ by Arthur Juliani GitHub: http://t.cn/RoHUe0K

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【分享】《Awesome Public Datasets on GitHub》Github上的一些优秀公共数据集资源(多学科) http://t.cn/Rz2wunu 来源:Github 整理者:陈夏明,上海交通大学博士。
最新动态
2017-06-29 (13)

入门 深度学习 算法 自然语言处理 分类 神经网络
#论文推荐# #文本分类# Generative and Discriminative Text Classification with Recurrent Neural Networks (2017) [1] 本文来自 DeepMind,比较了生成模型和判别模型在文本分类上的表现。 2001年的一篇研究文章[2]表明“线性的”判别模型对比对应的生成模型,具有更低的 asymptotic error rate。…全文: http://m.weibo.cn/2678093863/4124025984887276…全文: http://m.weibo.cn/2678093863/4124025984887276

Shen Tu-Han Xue An-Ke Zhou Zhi-Li 薛安克 周治利
SHEN TU-Han, XUE An-Ke, ZHOU Zhi-Li. Multi-sensor Gaussian Mixture PHD Fusion for Multi-target Tracking. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(6): 1028-1037 (申屠晗, 薛安克, 周治利. 多传感器高斯混合PHD融合多目标跟踪方法. 自动化学报, 2017, 43(6): 1028-1037) http://t.cn/RoTWqcy

算法 Li Shao-Yuan Yang Ya-Ru 李少远 杨亚茹
YANG Ya-Ru, LI Shao-Yuan. Economic Model Predictive Control for Global Optimal Operation of Nonlinear Switching Systems. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(6): 1017-1027 (杨亚茹, 李少远. 切换非线性系统全局优化运行的经济预测控制. 自动化学报, 2017, 43(6): 1017-1027) …全文: http://m.weibo.cn/2138756037/4123998054371772

Li Shi-Chao Liu Yang Tong Xing Yu Hai-Bin Zeng Peng Zhang Tian-Shi 李世超 刘阳 佟星 于海斌 张天石
LIU Yang, ZHANG Tian-Shi, LI Shi-Chao, TONG Xing, ZENG Peng, YU Hai-Bin. A Real-time Reasoning Engine for Injection-production Optimization of Water and Oil Wells on Account of Bitmap. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(6): 1007-1016 (刘阳, 张天石, 李世超, 佟星, 曾鹏, 于海斌. 基于B…全文: http://m.weibo.cn/2138756037/4123998033892327

算法 Su Hong-Ye Xie Lan-Tao Xie Lei 谢澜 谢磊
综述:XIE Lan-Tao, XIE Lei, SU Hong-Ye. A Comparative Study on Algorithms of Robust and Stochastic MPC for Uncertain Systems. Acta Automatica Sinica, 2017, 43(6): 969-992 (谢澜涛, 谢磊, 苏宏业. 不确定系统的鲁棒与随机模型预测控制算法比较研究. 自动化学报, 2017, 43(6): 969-992) …全文: http://m.weibo.cn/2138756037/4123997962469986

David S. Batista 代码
【实体/名词语义关系标记数据集】’Public and free annotated datasets of relationships between entities/nominals’ by David S. Batista GitHub: http://t.cn/RoTf4bJ

鲁白
【清华教授鲁白:人工智能时代的医生将致力于个性化治疗和人文关怀】第11届夏季达沃斯期间清华大学医学院教授鲁白表示:“有人担心,如果#人工智能#基于医疗大数据能够做诊断了,医生就会失业。其实未来的医生将致力于个性化的治疗服务,医生的人文关怀也是机器代替不了的。” http://t.cn/RojUNc5

深度学习
【How to Code and Understand DeepMind’s Neural Stack Machine】 http://t.cn/RoYpYNs 如何编写和了解DeepMind的神经堆栈机。

深度学习 算法 行业动态 论文 神经网络
【谷歌DeepMind发布最新研究:认知心理学助力深度神经网络研究】在DeepMind的最新论文中,引入认知心理学,发现深度神经网络中,同样存在认知心理学中早就证实的偏好。因为认知心理学拥有丰富的人类行为细节,这也许将开启人工智能黑箱。论文: http://t.cn/RoYMEm6

深度学习 Dominic Monn
【简单解释变分自编码器】《What are Variational Autoencoders? A simple explanation》by Dominic Monn @dmonn/what-are-variational-autoencoders-a-simple-explanation-ea7dccafb0e3″>http://t.cn/RoYIBGp

视觉 Josh Chin Liza Lin
【人脸识别在中国】《China’s All-Seeing Surveillance State Is Reading Its Citizens’ Faces | WSJ》by Josh Chin, Liza Lin http://t.cn/RoNdAJL pdf: http://t.cn/RoYIN9l http://t.cn/RoYIN9a

深度学习 算法 应用 自然语言处理 分类 论文 情感分析 社交网络 神经网络
《A Deep Neural Architecture for Sentence-level Sentiment Classification in Twitter Social Networking》H Nguyen, M Nguyen [Japan Advanced Institute of Science and Technology] (2017) http://t.cn/RoYfyQZ

深度学习 算法 论文 神经网络
《MolecuLeNet: A continuous-filter convolutional neural network for modeling quantum interactions》K T. Schütt, P Kindermans, H E. Sauceda, S Chmiela, A Tkatchenko, K Müller [Technische Universität Berlin & University of Luxembourg] (2017) http://t.cn/RoYVSZc
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