2015-8-2 收集资料

【论文:深度学习模型演进】《Evolution of Deep learning models》 Ajit Jaokar (2015)O网页链接pdf:O网页链接

【在线最优化求解(Online Optimization)"系列+FTRL详解】 关于LR的稀疏性问题,发现几个比较好的链接,非常清晰明了,O网页链接O网页链接O网页链接O网页链接O网页链接O网页链接

《爱可可老师今日视野(15.08.02)》( 分享自@)O网页链接

【网络性能对图分析的影响(timely dataflow vs. GraphX over 1G network)】《The impact of fast networks on graph analytics》by Frank McSherry, Malte Schwarzkopf Part1.O网页链接Part2.O网页链接

【(可)免费书:(R)数据科学之回归模型】《Regression Models for Data Science in R - A companion book for the Coursera Regression Models class》by Brian CaffoO网页链接

【论文:可接受性判断的无监督预测(n-gram/BHMM/LDAHMM/Bayesian Chunker/RNNLM)】《Unsupervised Prediction of Acceptability Judgements》 JH Lau, A Clark, S Lappin (ACL2015)O网页链接

【课设+代码:基于RNN/LSTM/GRU的自动音乐生成GRUV】《GRUV: Algorithmic Music Generation using Recurrent Neural Networks》A Nayebi, M Vitelli GitHub:O网页链接Demo:O网页链接GitXiv:O网页链接更多CS224d期末报告:O爱可可-爱生活

【开源:内存为中心的分布式存储系统Tachyon】"Tachyon is a memory-centric distributed storage system enabling reliable data sharing at memory-speed across cluster frameworks, such as Spark and MapReduce"O网页链接GitHub:O网页链接

【R机器学习入门】《Machine Learning in R for beginners》O网页链接

【R数据导入教程】《This R Data Import Tutorial Is Everything You Need》O网页链接

【系列IPN:45分钟数据科学介绍(Bash/Python/Statistics/Machine Learning/GIS/Visualization)】"Ipython notebook presentations for getting starting with basic programming, statistics and machine learning techniques"O网页链接

【Python流行modules示例代码搜索引擎】"Get python examples for popular modules"O网页链接支持modules列表:O网页链接

【(Reddit)Lua(延伸至Torch)在机器学习领域应用趋势的讨论】《Why is Lua such a popular language for machine learning at the major tech companies?》O网页链接

【论文:空间变化网络(ST-CNN)】《Spatial Transformer Networks》M Jaderberg, K Simonyan, A Zisserman, K Kavukcuoglu [Google Deepmind] (2015)O网页链接  Video:O网页链接云:O网页链接//@爱可可-爱生活: 《Spatial Transformer Networks》Code:O网页链接GitXiv:O网页链接  基于Lasagne的Spatial Transformer Networks实现代码:O网页链接

新版谷歌翻译应用采用了深度学习O网页链接,貌似非常强大,可惜国内的安卓用户暂时还无法享用,ACL和度厂的MT工程师喷了很久,度厂的中英互译是用的LSTM ,就源自ICLR 2015 NIPS 2014的两篇paper,还和他喷了不少model细节,总体度长做得还算不错,当时还在揣测Google的model是什麽?正好对比了一下Baidu,Aili,Facebook的MT Model,各家的追求点都不一样。。。 学到了不少

在今天的机器学习班上分享了对于提升boosting、梯度提升以及GDBT的粗浅认识。总结了如何将梯度下降和最优步长迁移到梯度提升策略中,使用伪残差生成基预测函数(如CART)和模型系数并累加到总模型中,以及对GDBT各个参数的通常设定。理论偏多,在实践中需加强应用。

【代码】【论文】【强大资源整合】工程师在GitHub留名,搞科研的热衷于在arXiv占坑,但本质都是开放,合称Collaborative Open Computer Science(合作开放计算机科学)。好了,现在有了两者的合体GitXivO网页链接,上面每一个项目都是arXiv + Github + Links + Discussion。

【#增强学习十讲#】RReinforcement Learning Course, by David Silver | Machine Learning & Computer Vision TalksO网页链接

【免费书:机器学习资源精选汇编】《The Machine Learning Salon Starter Kit》by Jacqueline Isabelle ForienO网页链接云:O网页链接  主站"The Machine Learning Salon"机器学习资源列表(持续更新):O网页链接

写了几十篇 ACL 2015 paper 的概述,大部分看过,错误应该不少,欢迎指正。首发于和朋友一起做的公众号“程序媛的日常”上;现在汇总发成几篇长微博:OACL 2015 selected paper 概述(1)OACL 2015 selected paper 概述(2)OACL 2015 selected paper 概述(3)OACL 2015 selected paper 概述(4)

【视频+讲义:nVIDIA深度学习课程】"Deep Learning Courses"O网页链接云:O网页链接

【视频:(PyCon SEI 2015)数据科学模型产品化】《How to get data science models into production》by Peadar CoyleO网页链接云:O网页链接

【Semantics-Driven Statistical Machine Translation: Theory and Practice (S2MT)】s2mt的大部分slides已上线,包括Quoc的Sequence to Sequence Learning for Language Understanding,Ed在panel的Semantics for SMT,Percy的slides随后附上。同时附上当天的一些照片。O网页链接

【caffe 调参 】发现github上的一个跟caffe相关的项目,写好prototxt文件后可以自动选择合适的参数O网页链接。正好最近在用caffe,下周有空试试。

【Keras:Python的深度学习快速原型框架】O网页链接Keras具有如下特点:可以很容易地和快速地做出原型(通过全模块化,极简主义,和可扩展性);支持卷积网络(视觉)和递归神经网络(序列数据)以及两者的组合;无缝地运行在CPU和GPU之上。貌似很强大的样子。转需!

【NeuralTalk是一个Python的从图像生成自然语言描述的工具】。它实现了Google (Vinyals等,卷积神经网络CNN + 长短期记忆LSTM) 和斯坦福 (Karpathy and Fei-Fei, CNN + 递归神经网络RNN)的算法。NeuralTalk自带了一个训练好的动物模型,你可以拿狮子大象的照片来试试看O网页链接

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【用递归神经网络生成手写体】O网页链接《Handwriting Generation with Recurrent Neural Networks》的演示,来自多伦多大学,论文《Generating Sequences With Recurrent Neural Networks》解释其原理。

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(深入探究递归神经网络:大牛级的训练和优化如何修成?-CSDN.NET)O网页链接

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【EM算法 理解】EM公式里的M步骤里为何log里要除以μ?(第二项除以μ-1)这个除法来源于何处?——评论Crescent「三硬币问题-一个EM算法和Gibbs Sampling的例子」O网页链接

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