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深度学习与数据挖掘实战

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重磅|一文了解深度强化学习的全貌

arXiv上的一篇介绍强化学习综述的文章，分享给大家。点击文末广告支持一下社区发展，本论文的下载地址：https://arxiv.org/pdf/1810.06339.pdf。或者后台回复"深度强化学习"，获取百度网盘下载地址。

2018-12-18

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头条|全球OCR文字识别测试最新结果公布：中国AI企业霸屏

今天，国际文档分析与识别大会（ICDAR）数据集最新结果公布，中国高校及企业包揽排行榜前五。据了解，云从科技提出的Pixel-Anchor框架在多个ICDAR测试子集（ICDAR2015以及ICDAR2017 MLT）上均获得了第一名的好成绩。ICDAR2015数据集前五名及框架名称分别是：云从科技（Pixel-Anchor）、南京大学与南京理工大学（PSENet）、旷视科技（Mask Text）、商汤科技（FOTS）、阿里巴巴（IncepText）。ICDAR2017 MLT数据集前五名及框架名称分别是云从科技（Pixel-Anchor）、阿里巴巴（ATL-cangjie）、商汤科技（FOTS、旷视科技（EAST++）、南京大学（PSENet_NJU）

2018-12-17

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【社交图挖掘】wikipedia数据批量导入neo4j

最近，在做低质量账户挖掘项目。收集了一些资料，分享给大家。本案例是，挖掘wikikedia的关系链。代码是java编写，包括:wikipedia数据库的数据抽取解析、关系的提取、节点数据&关系数据导入neo4j的流程。

2018-11-21

1.3K0

【今日热门&优质资源】Kaggle竞赛优秀者code精选&机器学习中的核函数选择技巧

『优秀ppt&论文精选』《A Practical Guide to Support Vector Classification》链接：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf 《Deep Residual Learning for Image Recognition》链接：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 『Blog精选』《Kernel Functions for Machine Learni

2018-11-21

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【今日热门&优质资源】深度学习经典论文&详解深度学习最热门的RNN网络

【The Best Comprehensive Introduction of Artificial Intelligence (AI)】 youtube链接：https://www.youtube.

2018-11-21

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前沿|如何把Deep Learning思想应用到Graph Theory？

2001到2010年间，因为Social Networks的兴起，曾经有一段时间有很多学者热衷于研究Graph Theory，以及Graph Theory在Semi-supervised Learning中的应用，在Community Detection中的应用等等。

2018-11-21

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Creative Thinking

Up to 100% of the amount of ideas produced, useful good ideas produced by these signals, these are supposed to be arranged in order of increasing ability. At producing ideas, we find a curve something like this. Consider the number of curves produced here - going up to enormous height here.

2018-11-21

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Kaggle竞赛：《NIPS 2017 Adversarial Learning Challenges》

Batch normalization potentially helps in two ways: faster learning and higher overall accuracy. The improved method also allows you to use a higher learning rate, potentially providing another boost in speed.

2018-11-21

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【AI头条&优质资源】时间序列预测模型：使用深度神经网络RNN+Attention机制

放arxiv那天看了一下，整篇paper思路读下来还是非常清晰的，实验效果也很不错。

2018-11-21

1.9K0

干货|TensorFlow数据量少的时候却占GPU显存比较多

最近在做一个文本多分类的项目，来源于实际的需求场景。具体的情况不多说，但是有一点需要说明的是，场景有多个，每个场景下都有自己的数据，这些数据都是短文本数据。不同的是每个场景中含有的数据量不同。一开始我们做的时候是从数据量最大的场景入手，有107万条训练数据，单词有7万多个，分类效果还不错，不做任何数据预处理，测试集上准确率有94%，这个时候显示的GPU显存是700MB。接着做数据量小一点儿的场景，有70几万条数据，单词有6万多个，发现这个时候的GPU显存有3000多MB。训练时候的参数一模一样。按道理应该单词数多的那个显存比较大才对。而且按照我们的参数计算GPU显存就应该只有几百MB才是正常的。虽然从准确率上看程序应该没问题，但这个问题不解决会让我怀疑自己。

2018-11-21

4.2K0

【AI头条&优质资源】中国AI生态报告，崛起的5大因素是？

《如何评价 DeepMind 新提出的关系网络（Relation Network）？》

2018-11-21

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干货|互联网时代的社会语言学：基于SNS的文本数据挖掘

今年上半年，我在人人网实习了一段时间，期间得到了很多宝贵的数据，并做了一些还算有意义的事情，在这里和大家一块儿分享。感谢人人网提供的数据与工作环境，感谢赵继承博士、詹卫东老师的支持和建议。在这项工作中，我得到了很多与众人交流的机会，特别感谢 OpenParty 、 TEDxBeijing 提供的平台。本文已发表在了《程序员》杂志，分上下两部分刊于 2012 年 7 月刊和 8 月刊，在此感谢卢鸫翔编辑的辛勤工作。由于众所周知的原因，《程序员》刊出的文章被和谐过（看到后面大家就自动地知道被和谐的内容是什么了），因而我决定把完整版发在 Blog 上，同时与更多的人一同分享。对此感兴趣的朋友可以给我发邮件继续交流。好了，开始说正文吧。

2018-11-21

1.1K0

【AI头条&优质资源】深度学习近期和未来有哪些突破？Yann LeCun的Quora解答

优秀论文精选』《A Tour of TensorFlow》链接：https://arxiv.org/pdf/1610.01178.pdf 『AI头条』《麦肯锡AI研究报告》链接: https://pan.baidu.com/s/1gePqW0r 密码: k4xe 《（麻省理工科技评论）本年度全球50大最聪明公司》链接：https://www.technologyreview.com/lists/companies/2017/intro/#nvidia 『深度学习tips』《What are some

2018-11-21

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【AI头条优质资源】从Facebook AI Research开源fastText谈起文本分类：词向量模性、深度表征和全连接

作为这个产品技术团队之一，简单说下这个过程： 1，按类目特征，拉取这个类目下的评论，进行分词，统计词频； 2，对词进行聚类，包含常用的LDA，结合本体库，将词进行归类和分类，建立语料库；（分类是最重要的一步，比如服装类目下学院风、淑女、熟女、休闲等都会归为款式这类） 3，属性情感搭配，建立属性词和情感词的连接关系，判断分句的情感； 4，属性词+情感词转换到属性类的情感，对句子进行位置标记； 5，将属性情感和位置标记结果build到搜索中，便于根据标签反向检索内容。

2018-11-21

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干货|GAN for NLP (论文笔记及解读)

GAN 自从被提出以来，就广受大家的关注，尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响。“深度解读：GAN模型及其在2016年度的进展”［1］一文对过去一年GAN的进展做了详细介绍，十分推荐学习GAN的新手们读读。这篇文章主要介绍GAN在NLP里的应用（可以算是论文解读或者论文笔记），并未涉及GAN的基本知识（没有GAN基础知识的小伙伴推荐先看[1]，由于本人比较懒，就不在这里赘述GAN的基本知识了J）。由于很长时间没有写中文文章了，请各位对文章中不准确的地方多多包涵、指教。

2018-11-21

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采用深度学习算法为Spotify做基于内容的音乐推荐

本文转载自：CSDN优秀博客(文/彭根禄)，原文链接：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html

2018-11-21

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行业|我用Python爬了12万条影评，告诉你《战狼Ⅱ》都在说些啥

截止到 8 月 20 日，《战狼Ⅱ》上映的第 25 天，它的票房已超 50 亿人民币，真正成为唯一一部挺进世界影史票房前 100 名的亚洲电影。

2018-11-21

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重磅|深度学习ResNet网络模型发明者解析结构细节

作者：洪亮劼

2018-11-21

1.6K0

【今日热门&优秀资源】深度学习&Kaggle竞赛

【弹跳自如的小机器人Salto-1P】链接：http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-hardware/salto1p-is-the-most-amazing-jumping-robot-weve-ever-seen 【增强学习课程资料】《Reinforcement Learning (McGill COMP-762 Winter 2017)》by Doina Precup, Pierre-Luc Bacon 链接：http://www.cs

2018-11-21

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干货|社区发现算法FastUnfolding的GraphX实现

现实生活中存在各种各样的网络，诸如人际关系网、交易网、运输网等等。对这些网络进行社区发现具有极大的意义，如在人际关系网中，可以发现出具有不同兴趣、背景的社会团体，方便进行不同的宣传策略；在交易网中，不同的社区代表不同购买力的客户群体，方便运营为他们推荐合适的商品；在资金网络中，社区有可能是潜在的洗钱团伙、刷钻联盟，方便安全部门进行相应处理；在相似店铺网络中，社区发现可以检测出商帮、价格联盟等，对商家进行指导等等。总的来看，社区发现在各种具体的网络中都能有重点的应用场景，图1展示了基于图的拓扑结构进行社区发现的例子。

2018-11-21

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