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Scikit-Learn机器学习进阶网址: https:github.comglemaitrepyparis-2018-sklearnblobmasternotebook.ipynb2、机器学习基础:(Python 、美国加州大学圣地亚哥分校Python入门课程资料(Jupyter Notebooks)网址:https:cogs18.github.iomaterials00-Introduction4、21世纪统计思维 https:github.comrstudio-educationrstats-ed13、(彭博)视频课程:机器学习基础网址:https:bloomberg.github.iofoml#home14、CMU rail.eecs.berkeley.edudeeprlcourse16、哥伦比亚新闻学院Lede项目算法课程材料网址:https:github.comjstraylede-algorithms17、CMU github.comjoanbrunaMathsDL-spring1831、加泰罗尼亚理工大学课程:AI深度学习网址:https:telecombcn-dl.github.io2017-dlai32、高级数据分析基础(CMU

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CMU发布船新「论文评审」Python程序,淘汰人工审核,自动给arXiv打分

就在4月1日,CMU提出了最新的评审标准算法——State-Of-the-Art Review,SOAR,同时开源了它的Python程序代码。? 因此来自CMU的研究人员提出了SOAR计划。SOAR包含两个重要参数:1、对文章中的SOTA单词数量进行计数,数字越高越可信。2、另外就是判断文章新颖性,统计文中novelty这个单词出现的数量。 计算SOAR分数的代码也很简单,我们可以通过Python 3.7.2的collections.Counter对象传递来实现SOAR算法。 如果你没有“SOAR人肉计算器”,CMU的研究人员还开发了arXiv的SOAR插件,可以对未经同行评审的论文打分,节省科研工作者的筛选时间。插件的实际效果如下:? 顶会SIGBOVIK真的很“顶”SIGBOVIK从2007年开始举办,最初由CMU的高级计算机科学家Harry Q. Bovik带头,计算机异端学会组织,今年已是第14届。?

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    【NIPS2017前沿】半监督学习需要Bad GAN,清华特奖学霸与苹果AI总监提出(附Ruslan教授深度学习教程pdf下载)

    【导读】CMU博士杨植麟与导师同时也是苹果首任AI总监Ruslan Salakhutdinov 在NIPS2017上合作提出新的GAN生成模型,大幅度提高对抗生成网络的特征匹配能力,论文代码也于近日在GitHub 杨植麟本科就读于清华大学计算机系,现在就读于CMU. 他曾在清华4年保持全年级第一,同时也是清华大学2014年本科生特奖获得者,让我们来看下。 ? ▌作者相关信息杨植麟本科就读于清华大学计算机系,现在就读于CMU. 他曾在清华4年保持全年级第一,同时也是清华大学2014年本科生特奖获得者。 合作导师Ruslan SalakhutdinovRuslan Salakhutdinov是来自卡内基梅隆大学(CMU的副教授,2016年被任命为苹果首任AI总监。 mnist_trainer.py` 在SVHN数据集上重现代码`python svhn_trainer.py` 在CIFAR-10数据机上重现代码`python cifar_trainer.py结果这是不同模型采用非集成的标准结构的结果比较

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    博客 | Github开源人体姿态识别项目OpenPose中文文档

    logoOpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学(CMU)基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。 Jun 2018: Python API接口发布!Jun 2018: OpenCLAMD 显卡版本 发布!Jun 2018: 校准工具 发布!Jun 2018: Mac OSX 版本(CPU) 发布! 快速增加自己定制的代码,看这个文档:examplesuser_codeREADME.mdOpenPose Python API: 类似C++的API接口,点击文档查看Python API的教程examplestutorial_api_python original CVPR 2017 repo 包括了Matlab和Python版本,以及模型训练代码。人体姿态评估方面的工作是基于 the original ECCV 2016 demo的。 训练数据集: CMU Panoptic Dataset【4】匈牙利算法: Hungarian algorithm?

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    横评:五款免费开源的语音识别工具

    为此,我们对比了五款基于 HMM 和 N-gram 模型的语音识别工具:CMU Sphinx,Kaldi,HTK,Julius 和 ISIP。 如上图所示,这里列出的五款工具中,除了 ISIP 只支持 C++ 之外,全都支持 Python。你可以直接在它们的官网找到不同语言对应的下载链接。 不过,Python 版有可能并不会覆盖工具包的全部功能,有些功能还可能是为其他语言的特性单独设计的。另外值得注意的是,CMU Sphinx 还支持 Java、C 和其他更多语言。 教程和示例:CMU Sphinx 的文档简单易读,讲解深入浅出,且贴近实践操作。Kaldi 的文档覆盖也很全面,但是在我看来更难理解。 CMU Sphinx 包括英语、法语、西班牙语和意大利语在内的诸多可以直接使用的模型,详情可以参考它的说明文档。

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    卡内基梅隆大学全校最受欢迎的Python课主讲Prof Kosbie给学生的一些实用性建议

    Prof Kosbie:卡内基梅隆大学计算机学院教授,其中所教授的Python是全校学生最受欢迎的课程。下面是他对计算机专业的学生提出的一些实用性的指导,选取主要部分并翻译,如翻译不准确之处,请指正。 下面,让我们一起探讨 how to thrive in CMU?1. Sadly, many CMU students go down a similar path. 不幸地是,许多CMU的学生也在走相似的下坡路。其中一些学生是因为不那么努力,但是这只是一小部分;其他学生是因为没有更聪明地学习。 3. 一直探索,当发现它后,抓住它,追求它,因为CMU最成功的的学生的确是那些发现了热情所在的那些人。

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    资源 | 横向对比5大开源语音识别工具包,CMU Sphinx最佳

    2014 年 Gaida 等人的一篇论文评估了 CMU Sphinx、Kaldi 和 HTK。其中 HTK 严格意义上来说并不是开源的,因为其代码并不能重用或作为商业用途使用。 以上工具除了 ISIP 以外都有 Python 的封装,虽然在一些情况下,Python 封装并不包括核心代码的全部功能。CMU Sphinx 也包含了其他几种编程语言,如 Java 和 C。 CMU Sphinix,显而易见,从它的名字就能看出来是卡内基梅隆大学的产物。 教程和例子CMU Sphinx 的教程非常具有可读性,易于学习,Kaldi 的文档也很全面,但似乎更难理解。不过 Kaldi 的内容覆盖了语音识别中的语音和深度学习方法。 CMU Sphinx 包含英语和很多其他即开即用的模型,在该项目 GitHub 的 redme 上,我们可以很容易地找到它们。

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    计算摄影技术:身怀绝技的扫地僧

    CMU 2017年秋季的计算摄影学课程讲义。]?计算摄影学是交叉学科计算摄影学是交叉学科让我们先从摄影讲起。 参考资料主要以国外著名大学的计算摄影学课程讲义为基础,再加上自己对其中所讲述的内容的Python Notebook仿真,来撰写一系列的文章。 Visual Computing (Kyros Kutulakos, University of Toronto)Visual Computing Systems (Kayvon Fatahalian, CMU )我希望我并不只是简单的翻译讲义,而是加入自己的解读,甚至自己用Python做的仿真实验。 参考资料:CMU 2017 Fall Computational Photography Course 15-463, Lecture 1

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    GitHub超9千星:一个API调用27个NLP预训练模型

    Multitask Learners”,论文作者:Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei,Ilya Sutskever谷歌和CMU Le, Ruslan Salakhutdinov.谷歌和CMU的XLNet,论文:“XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language 该项目是在Python 2.7和3.5+上测试(例子只在python 3.5+上测试)和PyTorch 0.4.1到1.1.0测试。

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    Python 实现抖音尬舞机

    (小声说句,我的硕士毕业论文就是这个方向)不过,因为前人的贡献,现在你只需通过少量的 Python 代码,也可以实现从照片或视频中进行人体姿态估计。这都要仰赖于 CMU 的开源项目:Openpose。 其理论基础来自《Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields》,是 CVPR 2017 的一篇论文,作者是来自 CMU 看看这个 CMU 为采集人体数据所搭建的设备,你就会有所体会:?? 之前的文章 Python+OpenCV 十几行代码模仿世界名画 中,我们提到 OpenCV-Python 在 3.3 版本中加入了深度神经网络(DNN)的支持。 同样在项目 Samples 中,提供 Openpose 的一个 Python 简单实现版本。

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    CMU深度学习秋季课程开课了,PPT & 视频同步

    ---- 新智元报道 来源:deeplearning.cs.cmu.edu编辑:肖琴【新智元导读】CMU深度学习秋季课程开课了! 课程的主讲老师是深度学习大牛、CMU计算机学院的Bhiksha Raj,课程内容涵盖了深度学习的基础内容,以及较新的强化学习、GAN等。 在深度学习研究领域CMU一直走在世界前列,其课程几乎是入门首选材料,课程的slides和video将随着课程进度陆续公开,想要系统地学习并掌握深度学习的读者千万不要错过。 工具包主要用Python编程。你需要能够使用至少一种语言进行编程。或者,你可以使用熟悉的语言进行编程,但必须自行查找和学习对应的工具包。 Brownlee Deep Learning Step by Step with Python: A Very Gentle Introduction to Deep Neural Networks for

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    20项任务全面碾压BERT,全新XLNet预训练模型

    这是继BERT发布以来又一个令广大NLPer兴奋的消息, CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。 作者阵容也是相当牛*:杨植麟(曾经的清华学霸,现在 CMU 读博)Zihang Dai(CMU 博士)CMU 教授 Yiming YangCMU 语言技术中心的总负责人 Jaime CarbonellCMU Perform multi-GPU (4 V100 GPUs) finetuning with XLNet-Large by running 4 5CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python is_regression=True2526# Evaluate the finetuning results with a single GPU by2728CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python

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    CMU计算机学院院长Andrew Moore离职,下一任院长人选未定

    CMU今天宣布,Andrew Moore即将离职,不再担任计算机学院院长,以及计算机科学和机器人学教授。他要去追求一个新的职业机会,具体是什么目前还没有公开。Moore离开CMU的时间定在了年底。 Moore在CMU的任教历史相当长,他1991年在剑桥大学获得博士学位,1993年加入CMU,成为计算机科学和机器人学的助理教授,2014年8月回归校园,担任计算机学院第五任院长。? 在Moore任院长的这些年里,CMU计算机学院发展迅速,目前在U.S. News全美大学排行榜上排名第一。而CMU人工智能研究生院,排在全球第一名。? 但是,CMU计算机学院去年招收的本科新生里,女生超过一半,在这个专业里堪称史无前例。CMU计算机学院今年招收了211名新生,比4年前的139名提升了50%多。 另外,目前CMU计算机学院的下一任院长人选还未确定。CMU校长Farnam Jahanian说,校方将会先任命一位临时院长,接下来几周也会在全国范围内寻找Moore的继任者。

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    CMU成立最大AI研究团体,培训综合AI技能帮助学生找工作

    【新智元导读】 CMU 日前推出一个名为 CMU AI 的新项目,联合学校各个院系和学科的人工智能研究,形成了世界上规模最大、经验最丰富的AI研究团体之一。 卡内基梅隆大学(CMU)正在改变人工智能教育的方式。 CMU计算机科学学院(SCS)推出了一项名为 CMU AI 的新计划,联合学校各个院系和学科的人工智能研究,形成了世界上规模最大、经验最丰富的AI研究团体之一。 CMU研究人员一直擅长跨学科的合作,而CMU AI将帮助我们以前所未有的方式共同合作。”CMU AI 囊括了CMU七个学院涉及AI研究和教育的100多名教职员工。 在CMU,已经有近1000名学生参与了人工智能的研究和教育。CMU还积极开展向中小学生介绍AI的延伸项目,鼓励他们在该领域的发展。

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    单模型可完成6项NLP任务,哈工大SCIR LTP再度升级,4.0版本面世

    机器之心发布机器之心编辑部迄今为止,这一 NLP 开源基础技术平台在 GitHub 上共获得了 2.5k 的 Star 量,760 多个 Fork 数量,被包括清华大学、北京大学、CMU 等国内外众多大学及科研机构在内的 目前,LTP 已被包括清华大学、北京大学、CMU 等国内外众多大学及科研机构在内的 600 余家研究单位签署协议使用,同时向百度、腾讯、华为、讯飞等多家知名公司收费授权。 既有效提升了系统的运行效率,又极大缩小了模型的占用空间基于预训练模型进行统一的表示 ,有效提升了各项任务的准确率基于教师退火模型蒸馏出单一的多任务模型,进一步提高了系统的准确率基于 PyTorch 框架开发,提供了原生的 Python 测试环境如下:Python 3.7LTP 4.0 Batch Size = 1CentOS 3.10.0-1062.9.1.el7.x86_64Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 使用方法新版 LTP 采用原生 Python 实现,仅需运行 pip install ltp 即可安装使用。

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    突发 | CMU计算机学院院长Andrew Moore宣布即将离职

    机器之心报道参与:路雪刚刚,CMU 官网发布公告,宣布计算机学院院长 Andrew Moore 将于今年年底离职,不再担任 CMU 计算机学院院长以及计算机科学和机器人学教授的职位。 此前,CMU 机器学习系主任 Manuela Veloso 加入摩根大通。?CMU 计算机学院院长 Andrew Moore 将于 2018 年末结束任期。Andrew W. 2014 年 8 月 Moore 重返 CMU,担任该大学计算机学院的院长一职。 CMU 校长 Farnam Jahanian 称 Moore 对 CMU 和匹兹堡的影响不容忽视。「Andrew Moore 对技术影响社会以及技术如何改善人类生活充满热忱。 Moore 致力于利用 CMU 计算机学院在人工智能方面的前沿研究,建立了 CMU AI 计划,目前有来自不同校区的 200 余名教职人员共同参与其中,致力于解决现在最迫切的一些问题。

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    kaldi -- aidatatang_200zh脚本解析:词典准备

    处理自身数据集- 获取数据集中所有单词【从text中获取】-> 生成words.txt- 把整个数据集的单词分成ch和en两个词典 -> 生成words-{en,ch}.txt2.生成【英文发音字典】,通过CMU 字典生成lexicon-en.txt(格式:数据集中的英文单词 及其对应的拼音发音)- Downloading CMU dictionary- 格式化cmu字典(把字典中重音和发音标记去除)- 生成words-en-oov.txt (数据集中有,字典中没有的单词)- 生成lexicon-en-iv.txt (数据集能在字典中取得的单词,及其对应的cmu音素)- 下载安装g2p_model(单词到音素模型,用于转换oov)- 生成 lexicon-en-oov.txt (使用g2p_model生成,oov 及其对应的cmu因素 *由于words-en-oov中含有【VISA卡】这种中英文混用的单词会导致转换失败,会少21条数据,不知道对后面会不会有影响 *)- 生成lexicon-en-phn.txt (merge in-vocab and oov lexicon)- 将cmu和拼音中无法转换的cmu音素替换成可以转换的因素

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    动态 | 卡耐基梅隆大学启动CMU AI计划,促进跨专业合作研发更智能的AI

    AI 科技评论消息,人工智能研究的重要基地卡耐基梅隆大学(CMU)宣布启动CMU AI计划,它的目标是通过连接、整合校内的所有人工智能研究资源,促进学校内跨学院、跨专业的人工智能研究协作,从而更好地达成卡耐基梅隆大学培养优秀人工智能人才 CMU AI将成为全世界规模最大的、最富经验的人工智能研究团队之一。? CMU的研究人员们一直就具有跨专业协作、并得到杰出成果的优秀传统,CMU AI就更能让我们所有人以全新的方式进行合作。” Veloso说,“CMU的学生全方位地影响着人工智能会如何服务社会。”大约有1000名CMU学生从事着人工智能研究和教育相关的工作。 CMU的目标是让人工智能对每个人都触手可及,CMU AI只是一个开始。”via 卡耐基梅隆大学, AI 科技评论编译

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    深入理解 RNNs & LSTM 网络学习资料图解

    Effectiveness of Recurrent Neural NetworksWILDML | AI Deep Learning NLP:IMPLEMENTING A GRULSTM RNN WITH PYTHON RNN和LSTM的视频和讲义:Lecture 12: Recurrent neural networks and LSTMsAnyone Can Learn To Code an LSTM-RNN in Python 1506.00019Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks (Alex Graves. toronto.)LONG SHORT-TERM MEMORY cmu utf8=%E2%9C%93&q=lstmhttps:github.comwojzarembalstm (Lua)https:github.comnicodjimenezlstm (Python)https github.comjunhyukohcaffe-lstm (C++)https:github.comkarpathychar-rnn (Lua)https:github.comlipijirnn-theano (Python

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    1. 计算摄影学及本专栏介绍

    CMU 2017年秋季的计算摄影学课程讲义。]计算摄影学是交叉学科让我们先从摄影讲起。 我很希望能够将这些有用的基础性的知识传递给更多的人,因此,我申请了这个专栏,希望能够以国外著名大学的计算摄影学课程讲义为基础,再加上自己对其中所讲述的内容的Python Notebook仿真,来撰写一系列的文章 我的计划是以CMU的2017年秋季的计算摄影学课程15-463为主线来撰写专栏,必要时再参考如下的一些资料:Computational Imaging and Display (Gordon Wetzstein )我希望我并不只是简单的翻译讲义,而是加入自己的解读,甚至自己用Python做的仿真实验,基本上,我会以每1~2周1课的速度来发布专栏文章,这样刚好留给尝鲜的读者足够的时间来消化一节讲义的所有内容。 参考资料: CMU 2017 Fall Computational Photography Course 15-463, Lecture 1另外,文中的视频均从Youtube下载。

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