爱可可老师今日推荐

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2015-09-05 星期六 (28)

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 21:25
【视频:(Chris Manning)(面向NLP的)组合深度学习】《Compositional Deep Learning: Chris Manning at Idibon》http://t.cn/RyL9X6v 云:http://t.cn/RyL9Xis 幻灯请参阅:http://t.cn/RyL9X6P

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 17:24
【免费书+幻灯:凸优化】《Convex Optimization》Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Cambridge University Press (2004) http://t.cn/R7420Ns

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 17:21
【课程资料:(密歇根大学)非监督特征学习】《EECS 598 Unsupervised Feature Learning》by Honglak Lee http://t.cn/zW18Mtr

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 16:17
【哈利波特同人小说人物/组合统计分析】《Character choices in Harry Potter fanfiction》http://t.cn/RyLfr8p

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 15:42
【论文:SGD优化稳定性分析】《Train faster, generalize better: Stability of stochastic gradient descent》M Hardt, B Recht, Y Singer (2015) http://t.cn/RyLVpNY

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 15:12
【开源:(Python3)基于Sikit-Learn/NLTK根据训练语料自动生成文本】"Machine learning text generator" "in an attempt to generate text in the style of any given training data" GitHub:http://t.cn/Ry29mhq 《Artificial machine learning writer》http://t.cn/RyLciRJ

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 10:21
【论文+代码(Torch/MATLAB/OpenCV):基于CNN的通用图像块相似度判决方法】《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》S Zagoruyko, N Komodakis (CVPR15) http://t.cn/RyLwus0 GitHub:http://t.cn/RyLwusO

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 10:11
【数据科学家22条"容易修正的糟糕错误"】《22 Easy-To-Fix Worst Mistakes For Data Scientists》by Laetitia Van Cauwenberge http://t.cn/RyLwXoa

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 09:51
《爱可可老师今日视野(15.09.05)》 ( 分享自 @简书http://t.cn/RyLZWDk

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 09:50
【Ian Goodfellow谈深度学习】《Training Neural Networks: Q&A with Ian Goodfellow, Google》http://t.cn/RyLZO8p

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 09:26
【开源(Java): LinkedIn的开源机器学习/特征工程工具包FeatureFu】GitHub:http://t.cn/RyLzHLz 介绍文章《FeatureFu: A Machine Learning Toolkit Released as Open Source by LinkedIn》http://t.cn/RyLzHLZ

 

IT技术博客大学习   网页版 2015-09-05 09:14
【TF-IDF模型的概率解释】 TF-IDF模型是搜索引擎中广泛使用的信息检索模型,但对于TF-IDF模型一直存在各种疑问。本文为信息检索问题一种基于条件概率的盒子小球模型,其核心思想是把“查询串q和文档d的匹配度问题”转化为“查... 详见:http://t.cn/zjRd6x4
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 11:46
“TF-IDF模型的概率解释”

 

闫安Jon   网页版 2015-09-05 08:09
NIPS 2015 Accepted Papers http://t.cn/RyLvPwt
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 15:44
"NIPS 2015 Accepted Papers"

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 08:07
【Attention-based模型在NLP领域应用汇总】《Applied Attention-based Models in NLP》by @summerrlee http://t.cn/RyLPEcA via:程序媛的日常(微信)
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 09:34  回复 @布莱恩猫 “第三篇,Autoencoder是不可以这样加Attention的,不要误导同学们”

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 07:51
【论文+代码(c++):基于RNN/CTC/WFST的End-to-End语音识别组件Eesen】《EESEN: End-to-End Speech Recognition using Deep RNN Models and WFST-based Decoding》Y Miao, M Gowayyed, F Metze (2015) http://t.cn/RyLPJ6t GitHub:http://t.cn/RyLPJ6c

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 07:40
【(Python)15行代码的简单遗传算法实现】《Simple Genetic Algorithm In 15 Lines Of Python》by outlace http://t.cn/RyLPZ2w

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 07:31
【机器学习/数据挖掘/自然语言处理经典图书排行榜】《Top Machine Learning, Data Mining, & NLP Books》by A.I. Optify Research http://t.cn/RyLvdwm

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 07:25
【(R)聚类结果的Bootstrap验证】《Bootstrap Evaluation Of Clusters》by Nina Zumel http://t.cn/RyLvRci

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 07:22
【Kaggle每周代码精选八月汇总】《August 2015: Scripts of the Week》http://t.cn/RyLvTP4

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 07:16
【数据科学家成长路线图】《A road map to become a Data Scientist》by Themos Kalafatis http://t.cn/RyLvCeE

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 07:07
《今日学术视野(2015.9.5)》http://t.cn/RyLvIxn

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 06:56
【统计学知识点复习】《Statistics Refresher》by atmathew Part1:http://t.cn/RyLvyqo

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 06:53
【最常让人产生误解的分析学术语】《Commonly Misunderstood Analytics Terms》by Jeffrey Strickland http://t.cn/RyLvw8e

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 06:49
【异常检测用于社区关键言论发现】《Beyond Trending Topics: identifying important conversations in communities》by gilad http://t.cn/RyLv79J

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 06:43
【如何平衡数据的五个分析维度】《How to Balance the Five Analytic Dimensions》by Damian R. Mingle http://t.cn/Ry2sF5F

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-05 06:33
【从头开始实现神经网络】《Implementing a Neural Network from Scratch – An Introduction》http://t.cn/Ry2jmIs GitHub:http://t.cn/Ry2jmMv

 

cswhjiang   网页版 2015-09-05 06:06
比较一下 Bengio 在arxiv上的这篇的不同版本可以学学大牛是怎么改paper的。 Equilibrated adaptive learning rates for non-convex optimization http://t.cn/Ry2sSHo
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 06:24
"Equilibrated adaptive learning rates for non-convex optimization"

 

cswhjiang   网页版 2015-09-05 03:14
Stephen J. Wright 写了篇Coordinate Descent 的 survey。http://t.cn/Ry2klGT
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 10:53
"Coordinate Descent Algorithms"

 

TA点评的更早的微博 (7)

纯银V   网页版 2015-09-04 22:36
昨天在知乎刷到关于实习的一贴,评论区里数十人组团咆哮,大意是“实习不给转正,公司臭不要脸”。同学,我来告诉你更多的臭不要脸法则:《实习生的残酷世界》。 http://t.cn/Ry21KcH
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 08:57
正确的实习观很重要,转给同学们自励

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-04 15:57
【论文: 重要性加权Autoencoders(IWAE)】《Importance Weighted Autoencoders》Y Burda, R Grosse, R Salakhutdinov (2015) http://t.cn/RyAssCZ
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 16:07
《Notes on Importance Weighted Autoencoders》by Hugo Larochelle http://t.cn/RyLf95I

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-09-01 11:10
【从计算图微分角度看反向传播】《Calculus on Computational Graphs: Backpropagation》by Christopher Olah http://t.cn/RyZsOjx
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 22:02
@Not_GOD 翻译的中文版《计算图上的微积分:Backpropagation》http://t.cn/Rywse7d

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-29 11:03
【论文:基于DNN的艺术风格生成算法】《A Neural Algorithm of Artistic Style》LA Gatys, AS Ecker, M Bethge (2015) http://t.cn/RyPHNkp
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 15:48
(torch7)视频neural art处理neural-animation:http://t.cn/RyLVnSw

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-08-02 08:56
【视频+讲义:nVIDIA深度学习课程】"Deep Learning Courses" http://t.cn/RLxaMtO 云:http://t.cn/RLOpvlg
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 21:26
更新:Class #4 - Getting Started with the Theano Framework - Recording

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-18 14:27
【白话数据挖掘十大算法】《Top 10 data mining algorithms in plain English》十大算法:C4.5/K-Means/SVM/Apriori/EM/PageRank/AdaBoost/kNN/Naive Bayes/CART http://t.cn/R2wjSL2 pdf:http://t.cn/R2AwZK6
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 06:37
译文《详细解释数据挖掘中的 10 大算法》 上:http://t.cn/Ry2MqI7 下:http://t.cn/Ry2dR2o

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-01-21 19:46
[Youtube视频]《Adam Coates -- Demystifying Unsupervised Feature Learning -- UC Berkeley》Adam Coates讲的无监督特征学习 http://t.cn/RZjeUlX
爱可可-爱生活 网页版 转发于2015-09-05 16:20
《Adam Coates -- Demystifying Unsupervised Feature Learning -- UC Berkeley》云:http://t.cn/RyLIv5y