第976期机器学习日报(2017-05-21)

机器学习日报 2017-05-21

• Google I/O 李飞飞等四领域女性专家，谈机器学习的过去、现在和未来 @机器之心synced
• Python盛宴：PyCon 2017年度大会演讲视频荟萃 @网路冷眼
• Yoshua Bengio TED演讲谈人工智能的崛起：无监督学习是深度学习突破的关键 @机器之心synced
• Quora相似问题数据集句子语义鉴别任务多模型 @爱可可-爱生活
• Magenta项目：面向音乐与艺术的机器学习 @爱可可-爱生活

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本期话题有：

全部20 深度学习8 算法5 视觉5 应用3 资源3 自然语言处理2 语音2

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今日焦点 (5)

机器之心synced 网页版 2017-05-21 14:40

Diane Greene 行业动态 李飞飞

Google I/O 李飞飞等四领域女性专家，谈机器学习的过去、现在和未来 #google i/o# http://t.cn/Ra1g5bH Google I/O 的最后一天，一场讨论机器学习前沿研究与未来方向的 Session 同样不容错过。谷歌云人工智能与机器学习首席科学家李飞飞将与谷歌云部门主管 Diane Greene 等顶级专家，共同讨论 Alphab ​

网路冷眼 网页版 2017-05-21 20:00

深度学习 资源 Python 视频

【PyCon 2017 – Talk videos】 http://t.cn/RaBI7sF PyCon 2017 PyCon 2017年度大会演讲视频荟萃。各路大神各显神通，涵盖Python生态方方面面的主题，包括机器学习、深度学习等等的内容。 ​

机器之心synced 网页版 2017-05-21 16:51

深度学习 Yoshua Bengio

Yoshua Bengio TED演讲谈人工智能的崛起：无监督学习是深度学习突破的关键 http://t.cn/RaBUGrH 在 2016 年 9 月 24 日举办的 TEDxMontreal 2016 上，深度学习领域的著名学者 Yoshua Bengio 发表了主题为《使用深度学习的人工智能的崛起（The Rise of Artificial Intelligence through Deep Learning ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-05-21 07:34

Nelson Liu 代码

【(TensorFlow)Quora相似问题数据集句子语义鉴别任务多模型】’Various models and code for the paraphrase identification task, specifically with the Quora Question Pairs dataset.’ by Nelson Liu GitHub: http://t.cn/Ra1ZRmr ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-05-21 05:52

资源 Douglas Eck 视频

【Magenta项目：面向音乐与艺术的机器学习】《Project Magenta: Music and Art with Machine Learning (Google I/O ’17) – YouTube》by Douglas Eck http://t.cn/Ra1vHn8 ​

最新动态

2017-05-21 (14)

网路冷眼 网页版 2017-05-21 21:00

视觉 语音 行业动态 可视化 李飞飞

【李飞飞：我把今天AI所处的发展阶段称为“AI in vivo” | Google I/O 】在谷歌 I/O 2017 的最后一日，主场馆海岸线圆形剧场迎来了本届 I/O 最具重量级的机器学习讲座：由四位分属不同领域的 AI 女性大牛展开巅峰对话，漫谈 AI 的过去、现在与将来。四位嘉宾分别是语音识别、计算机视觉、数据可视化和 ​

程序师视野 网页版 2017-05-21 18:07

算法

【麻省理工的 Picture 语言：代码瘦身的秘诀】如今，机器学习算法已经进入了主流的计算机，而麻省理工学院正在研究一款让每日的编程变得更加简单的技术。 http://t.cn/RaBI2IZ ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-05-21 17:39

深度学习 视觉 算法 自然语言处理 Octavio Github 代码 分类 情感分析

【(Keras/OpenCV)实时人脸检测与表情/性别识别】’Face classification and detection – Real-time face detection and emotion/gender classification using fer2013/imdb datasets with a keras CNN model and openCV.’ by Octavio GitHub: http://t.cn/RaBtlYn ​

网路冷眼 网页版 2017-05-21 17:00

视觉 李飞飞

【Google李飞飞：视觉将成为AI的“杀手级应用”】Google人工智能与机器学习首席科学家李飞飞在Google I / O开发者大会最后一天的小组讨论中指出，人工智能是“第四次工业革命的驱动力”。她补充说，人工智能“有可能改变人类生活、工作和沟通的方式。”李飞飞认为，科技工作者们才刚刚开始意识到AI的巨 ​

alsotang 网页版 2017-05-21 16:00

语音 行业动态

之前用了一段时间讯飞输入法，现在继续换回来百度输入法使用。感觉讯飞输入法的词库很有问题，一些简单的长句子打出来不如百度这边的准确。而且我印象中百度输入法有手打自动纠错功能的，虽然我刚才做实验的时候没有把这个功能给重现。 ​

大数据_机器学习 网页版 2017-05-21 15:19

算法 KNN Python 聚类

K-Means聚类的Python实践 http://t.cn/RMvf0pF 公众号：datadw ​

网路冷眼 网页版 2017-05-21 14:56

应用 机器人

【全球最大规模：软银愿景基金已募资930亿美元，重点投资AI】外媒消息称，日本软银集团和沙特主权财富基金在周六启动全球最大的科技基金软银愿景基金(SoftBank Vision Fund)，目前已筹集930多亿美元的资金，将投资于人工智能、机器人、半导体等领域。苹果、高通、富士康和夏普也参与其中。 ​

新智元 网页版 2017-05-21 11:59

邓力

【新智元导读】近日，微软 AI 首席科学家邓力加盟对冲基金公司 Citadel 再次引发了人们对于机器学习技术应用于金融投资领域的关注。J.P.摩根最新的280 页研究报告《大数据和 AI 策略——面向投资的机器学习和另类数据方法》，极为详尽地梳理、评述、预测了对冲基金和投资者使用机器学习技术利用、分析 ​

PaperWeekly 网页版 2017-05-21 10:35

深度学习 视觉

#GAN# GeneGAN: Learning Object Transfiguration and Attribute Subspace from Unpaired Data 文章概述：本文的工作属于图像到图像间的翻译。类似于DiscoGAN、CycleGAN和DualGAN，作者通过对偶学习，加上弱监督信息(weak 0/1 label)，成功实现图像属性的迁移。G采用autoencoder结构，encoder将图像编 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-05-21 09:19

深度学习 代码

【PyTorch的OpenCL推断引擎】’OpenCL Inference Engine for pytorch’ by Aman GitHub: http://t.cn/Ra1Gea1 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-05-21 05:33

深度学习 算法 论文 神经网络

《Target-Quality Image Compression with Recurrent, Convolutional Neural Networks》M Covell, N Johnston, D Minnen, S J Hwang, J Shor, S Singh, D Vincent, G Toderici [Google Research] (2017) http://t.cn/Ra1vZae ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-05-21 05:21

深度学习 算法 应用 Queen Mary 论文 预测

《Practical Processing of Mobile Sensor Data for Continual Deep Learning Predictions》K Katevas, I Leontiadis, M Pielot, J Serrà [Queen Mary University of London & Telefónica Research] (2017) http://t.cn/Ra3sEb8 ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-05-21 05:09

深度学习 Hong Kong 论文

《Predicting Blood Pressure with Deep Bidirectional LSTM Network》P Su, X Ding, Y Zhang, Y Li, N Zhao [The Chinese University of Hong Kong & Chinese Academy of Sciences] (2017) http://t.cn/Ra3si14 ​

鄭峻 网页版 2017-05-21 00:22

视觉

朋友在硅谷创办了一家计算机视觉创业公司，做的很不错，研发、BD和融资都比较顺利。但最大的挑战是如何吸引和留住技术团队。创始人对技术人员关心呵护，不敢有半点怠慢，更不敢施压赶进度。计算机视觉领域，没有20万-30万美元年薪基本没有可能挖来有实力的技术人员。如果是人工智能领域，这个底薪门槛 ​