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机器学习人工学weekly

专栏作者
45
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24843
阅读量
35
订阅数
机器学习人工学weekly-2018/9/23
Rosetta: Understanding text in images and videos with machine learning
windmaple
2018-10-25
3600
机器学习人工学weekly-2018/9/9
Searching toward pareto-optimal device-aware neural architectures
windmaple
2018-10-08
2260
机器学习人工学weekly-2018/9/2
Introducing a New Framework for Flexible and Reproducible Reinforcement Learning Research
windmaple
2018-10-08
5350
机器学习人工学weekly-2018/8/19
1. 大神的profile,最近的optimizer search, AutoAugment,device placement, MnasNet, Swish,ENAS全部参与。n久前有幸1:1过一次聊seq2seq
windmaple
2018-10-08
5420
机器学习人工学weekly-2018/6/10
1. MIT脑科学课程视频,虽然跟工程不太一样,但是cognitive science也是很重要
windmaple
2018-07-27
2650
机器学习人工学weekly-2018/6/17
链接:https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/insights/2018/twittertensorflow.html
windmaple
2018-07-27
3550
机器学习人工学weekly-2018/7/8
1. Nathan Benaich(一个伦敦投资AI的VC,比较懂技术)写的state of AI ppt,写的不错,还有他不久之前组织的一次AI会议(水准较高,RAAIS 2018,之前从YouTu
windmaple
2018-07-27
2590
机器学习人工学weekly-2018/3/25
注意下面很多链接需要访问外国网站,无奈国情如此 1. Quoc Le大神(Google Brain)讲Neural Architecture Search(目测是去年NIPS视频?) YouTube视
windmaple
2018-06-07
3150
机器学习人工学weekly-2018/4/8
注意下面很多链接需要访问外国网站,无奈国情如此 1. clustering 5种算法解释 The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to
windmaple
2018-04-17
4780
机器学习人工学weekly-2018/4/15
注意下面很多链接需要科学上网,无奈国情如此 1. DeepMind的新工作,不用地图在城市里导航 Learning to navigate in cities without a map 链接:https://deepmind.com/blog/ 2. 微软学习资源 2.1 微软AI school的学习资源 链接:https://aischool.microsoft.com/learning-paths 2.2 微软professional program 链接:https://academy.micr
windmaple
2018-04-17
5980
机器学习人工学2017/12/31
这周国外过节比较清净。注意下面很多链接需要开学上网,无奈国情如此 1. Facebook AML团队发文,从应用的角度披露了很多FB内部用的机器学习系统,其中Sigma(做异常检测的)好像是第一次对
windmaple
2018-03-07
7180
机器学习人工学weekly-2018/1/14
注意下面很多链接需要科学上网,无奈国情如此 1. 大炮Gary Marcus(NYU教授,前Uber AI lab的director)发长文讨论深度学习的各种问题,比如需要大量数据,容易被攻击等等 链接:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf 2. Justin Timberlake新出的MV Filthy,背景是2028年吉隆坡的AI大会(当然是虚构的),如果机器人真的有这种dexterity就好了 视频:https://www.yo
windmaple
2018-03-07
6220
机器学习人工学weekly-2018/1/21
1. Google Brain发布2017年总结贴,感觉今年vision方面已经没什么进展了,AutoML还是优先级最高的 链接:https://research.googleblog.com/
windmaple
2018-03-07
8090
机器学习人工学weekly-2018/1/28
注意下面很多链接需要访问外国网站,无奈国情如此 1. Google Brain年终总结part 2,总结2017年在医疗,机器人,文艺创作等等方面的成果,我个人对robotics很感兴趣,这个以后前景无限,只是困难多多,看CoRL最后那部分就知道有多难了 链接:https://research.googleblog.com/2018/01/the-google-brain-team-looking-back-on_12.html 📷 2. 移动端加速一直是一个关注点,虽然我不太能看懂TV
windmaple
2018-03-07
7770
机器学习人工学weekly-2018/2/4
注意下面很多链接需要科学上网,无奈国情如此 1. Google相关的消息: 1.1 TF发布1.5正式版,跟之前提到的RC差不多,主要是增加了eager和lite,升级了CUDA和cuDNN的支持版本 链接:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 1.2 Google和UCSF/Stanford/Chicago合作发的一篇用深度学习从EHR预测医院事件(病亡,住院等)论文。不太懂医学上应用,不过看到不光预测准确率提高了,而且在
windmaple
2018-03-07
8610
机器学习人工学weekly-12/3/2017
第一次发内容,就从Hinton老人家的capsules开始吧。注意下面很多链接需要翻墙。 1. Hinton老人家早就看convolution network不爽,之前在很多场合都说CNN有问题(比如在Toronto, MIT和Stanford的讲座),capsules也是研究了很久。基本上CNN只能认出某个物体在图片里面移动了位置(invariance),如果有了转动或者缩放之类就不行了,无法实现equivariance,这个对computer vision是个大问题,比如把图片上下翻转就认不出来了,所
windmaple
2018-03-07
5250
机器学习人工学weekly-2018/2/25
注意下面很多链接都需要访问外国网站,无奈国情如此。 1. 学习MXNet的资源 1.1 用MXNet根据logo图片预测公司名称 Logo detection using Apache M
windmaple
2018-03-07
6950
机器学习人工学weekly-2018/3/4
1. RL相关 1.1 inverse RL教程,第一部分就是讲Andrew Ng 20年前的奠基论文(我没读原论文,但是惊讶的发现居然全部是用的LP解的)。这个系列值得跟一下,我记得当时看Chelsea Finn的那篇GAN和IRL的论文完全懵逼,希望看完这个系列以后能懂 Inverse Reinforcement Learning pt. I 链接:https://thinkingwires.com/posts/2018-02-13-irl-tutorial-1.html 1.2 www.argmin
windmaple
2018-03-07
1.2K0
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