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推荐一些有助于理解TensorFlow机制的资料（二）

tensorflow 机器学习

导读：本文推荐了一些对深入理解TensorFlow非常有帮助的资料。通过阅读这些资料，可以帮助你理解TensorFlow的实现机制以及一些高级技巧。本文是该系列的第二篇，后续还会持续推荐一些与Tens

2018-06-05

1.2K0

100+中文词向量，总有一款适合你

人工智能机器学习

【导读】这个项目提供了大量的中文预训练词向量。包含多种representations(包括dense和sparse)、多种词粒度(word、ngram、char等)，多种窗口大小，多种语料(百度百科、人民日报等)训练出的Word Embedding。总有一款适合你。此外，该项目还提供了一个中文类比推理数据集CA8以及一个能够评估词向量质量的工具。编译 | 专知参与 | Yukun, Huaiwen Chinese Word Vectors 中文词向量 WordEmbedding格式 ---- ----

2018-06-05

1.1K0

ICML2018论文公布！一文了解机器学习最新热议论文和研究热点

机器学习人工智能

【导读】ICML 2018昨天公布了会议接受论文，各家组织机构和研究大牛们在Twitter上纷纷报喜，放出接受论文，恭喜！有Google Brain、DeepMind、Facebook、微软和各大高校

2018-06-05

1.1K0

机器学习是“炼金术”？

机器学习人工智能编程算法

梯度下降依赖于试验和错误来优化算法，目标是在三维景观中使其最小化。图片来源：ALEXANDER AMINI/SCIENCE 加州旧金山谷歌人工智能（AI）研究人员Ali Rahimi去年12月对其所在研究领域进行了一次猛烈的抨击，并获得了40秒的掌声。在一次AI会议上，Rahimi指责机器学习算法，即计算机通过反复试验和纠错来学习已经成为某种形式的“炼金术”。他说，研究人员并不知道为什么有些算法会起作用而另一些则不会，他们在选择一个AI架构而非另一个时也没有严格的标准。在近日于加拿大温哥华举行的关于学习陈

2018-06-05

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【论文推荐】最新六篇知识图谱相关论文—Zero-shot识别、卷积二维知识图谱、变分知识图谱推理、张量分解、推荐

【导读】既昨天推出六篇知识图谱（Knowledge Graph）文章，专知内容组今天又推出最近六篇知识图谱相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs（基于语义嵌入和知识图谱零次识别） ---- ---- 作者：Xiaolong Wang,Yufei Ye,Abhinav Gupta 机构：Carnegie Mellon University 摘要：We consider th

2018-06-05

1.7K0

Python网络爬虫与信息抽取笔记02 requests库入门

python 爬虫机器学习

【导读】自从上次春节充电系列：李宏毅机器学习笔记以来我们又见面了，因为在机器学习中数据集是很关键的东西，好的数据集可以给实验带来很好的结果，然而有时候数据集需要我们自己构造，这时候就需要爬虫来帮你建造数据集了。Python网络爬虫与信息提取笔记系列主要针对用Python在网上进行信息爬取，需要初步的Python基础，当然如果你不会python也没关系，可以在实战中学习。今天主要是课程准备工作的介绍，涉及课程框架、Python IDE工具和科学计算工具三部分内容。话不多说，让我们一起学习这些内容吧。春节充电

2018-06-05

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【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记十一：神经网络

机器学习神经网络人工智能监督学习无监督学习

【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning）【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三：监督学习模型以及代价函数的介绍【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四

2018-06-05

5260

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（13-15讲）

tensorflow 机器学习

【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。基于TensorFlow的机

2018-06-05

3530

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（16-18讲）

tensorflow 机器学习

【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。基于TensorFlow的机

2018-06-05

2.6K0

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记十：正则化

【导读】前一段时间，专知内容组推出了春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记，反响热烈，由此可见，大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣，近期，专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列，重温机器学习经典课程，希望大家会喜欢。【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一：监督学习【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二：无监督学习（unsupervised learning）【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三：监督学习模型以及代价函数的介绍【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四

2018-06-05

4500

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（19-20讲）

tensorflow 机器学习

【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。基于TensorFlow的机

2018-06-05

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【干货】基于GAN实现图像锐化应用（附代码）

图像处理机器学习

【导读】生成对抗网络（GAN）是Ian Goodfellow在2014年在其论文Generative Adversarial Nets中提出来的，可以说是当前最炙手可热的技术了。本文基于Keras框架构建GAN网络，解决图像锐化问题。首先介绍了GAN的基本网络架构，然后从数据、模型、训练等几个方面介绍GAN在图像锐化的应用。本文是一篇很好的GAN学习实例，并且给出了许多不错的GAN学习链接，对GAN感兴趣的读者不容错过！作者 | Raphaël Meudec 编译 | 专知参与 | Li Yongxi,

2018-06-05

2.2K0

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（21-22讲）

tensorflow 机器学习

【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。基于TensorFlow的机

2018-06-05

4160

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（23-25讲）

tensorflow 机器学习

【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。基于TensorFlow的机

2018-06-05

3980

【论文推荐】最新六篇知识图谱相关论文—全局关系嵌入、时序关系提取、对抗学习、远距离关系、时序知识图谱

【导读】专知内容组整理了最近六篇知识图谱（Knowledge Graph）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Approaches for Enriching and Improving Textual Knowledge Bases（丰富和改进文本知识库的方法）作者：Besnik Fetahu 机构：der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover 摘要：Verifiability is one of the core editing prin

2018-06-05

1.2K0

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（10-12讲）

tensorflow 机器学习

【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。基于TensorFlow的机

2018-04-25

8750

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集（04-06讲）

tensorflow 机器学习

【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。基于TensorFlow的机

2018-04-25

8360

【干货】对于回归问题，我们该怎样选择合适的机器学习算法

机器学习编程算法线性回归神经网络决策树

本文分别介绍：线性回归和多项式回归、神经网络、决策树和决策森林，并分别列出了其各自优缺点，相信有助于指导我们在特定工作中选择合适的算法。

2018-04-16

1.2K1

DeepMind最新深度学习研究：超参选择利器-引入基于群体的训练

深度学习机器学习人工智能

【导读】机器学习的训练和优化是现代深度学习模型中最具有挑战性的方面，本文首先介绍了常用的深度学习超参数优化方法：随机搜索和手动优化，然后引入DeepMind关于深度学习模型超参数优化的最新研究进展：基

2018-04-16

1.1K0

【干货】机器学习基础算法之随机森林

机器学习编程算法

【导读】在当今深度学习如此火热的背景下，其他基础的机器学习算法显得黯然失色，但是我们不得不承认深度学习并不能完全取代其他机器学习算法，诸如随机森林之类的算法凭借其灵活、易于使用、具有良好的可解释性等优

2018-04-16

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