斯坦福2019《CS230：深度学习》开课，吴恩达带队授课 7
转自 专知【导读】吴恩达CS230：深度学习（Deep Learning）又开始了，吴恩达带队，机器学习领域著名学者，带队主讲！资源获取方式在输入关键词“CSDLNG”获取资源点击“阅读原文”直达课程主页课程安排—完—为您推荐【资源】954页《数据可视化》手册送你一座GitHub上的“金矿”381页机器学习数学基础PDF下载2018年NLP亮点汇总《NLP highlights&...
字节跳动2019春招 | Tech talk校园行正式启动！ 2
字节跳动2019春招 | Tech talk校园行正式启动！点击下方”阅读原文“，开始报名点击下方”阅读原文“，开始报名—完—为您推荐一文读懂 12种卷积方法送你一座GitHub上的“金矿”【新纪录】90秒训练AlexNet！AI圣经 PRML《模式识别与机器学习》我的2019秋招算法面经 本篇文章来源于: 深度学习这件小事
基于GNN，强于GNN：胶囊图神经网络的PyTorch实现 | ICLR 2019 11
报道 | 新智元 来源 | Reddit 编辑 | 大明 【导读】胶囊图神经网络（CapsGNN）是在GNN启发下诞生了基于图片分类的新框架。CapsGNN在10个数据集中的6个的表现排名位居前两名。与所有其他端到端架构相比，CapsGNN在所有社交数据集中均名列首位。 本日Reddit上热议的一个话题是名为“胶囊图神经网络”（CapsGNN）的新框架。从名字不难看出，它是受图神经网络（GNN...
DeBug Python代码还靠print函数？换用这个一天2K+Star的工具吧 5
来自 | 机器之心print函数已老，DeBug该靠PySnooper了～小伙伴们，你们都怎样 DeBug Python 代码？是不是常用 print 大法？在本文介绍的这个项目中，deBug Python 代码再也不需要 print 了。只要给有疑问的代码加上装饰器，各种信息一目了然，找出错误也就非常简单了。这个名为 PySnooper 的项目是刚开源的，仅仅一天就获得了 2K+ 的 Star ...
推荐三本小白都能看懂的AI书籍(文末免费送！) 8
感谢机械工业出版社的赞助今天给大家推荐三本刚刚出版的AI新书，两本深度学习，一本人脸识别，都是小白都能看懂的初级入门书，闲话少说，直接看三本书的介绍吧。1、深度学习实战第一本是大家都很熟悉的O’Reilly动物书系列的最新力作，由前Google工程师撰写，Google地图联合创始人拉尔斯·拉斯穆森推荐的《深度学习实战》，原版在Amazon全五星好评，是一本新手必备的深度学习速成手册。本书提供大量实...
8亿参数，刷新ImageNet纪录：何恺明团队开源最强ResNeXt预训练模型 6
发自 | 凹非寺报道 | 量子位来自Facebook何恺明团队，比以往都强大ResNeXt预训练模型开源了。它叫ResNeXt WSL，有超过8亿个参数，用Instagram上面的9.4亿张图做了 (弱监督预训练) ，用ImageNet做了微调。注：WSL是弱监督学习，不是Windows里面的Linux。ImageNet测试中，它的 (32×48d) 分类准确率达到85.4%(Top-1) ，打破...
ACL 2019全程回顾：自然语言处理趋势及NLP论文干货解读 5
新智元报道来源：mihaileric编辑：元子，大明【新智元导读】Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容，从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。本周，在佛罗伦萨举行的ACL 2019上，参会者中有一个人感慨良多，他就是Alexa AI的机器学习科学家Mihail Eric。他在Alexa的工作和研究内容与自然语义、会话密切相关...
初入NLP领域的一些小建议
作者丨李纪为机器学习算法与自然语言处理 整理地址丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/59184256ACL2019投稿刚刚落幕，投稿数超过了2800篇，可以说是历史以来最盛大的一届ACL。在深度学习的推动下，自然语言处理这个子领域也逐渐被推上人工智能大舞台的最前列。最近在跟同学的邮件、或者知乎留言中的交流中，不少同学尤其是刚入（jin）门（keng）的同学，提到了深度学习背...
KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？ 8
编辑：忆臻https://www.zhihu.com/question/345907033本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理机器学习算法与自然语言处理报道KL散度衡量的是两个概率分布的距离吗？作者：Chuanghttps://www.zhihu.com/question/345907033/answer/823359858因为KL散度不具有交换性，所以不能理解为“距离”的概念，衡量的并不是两...
一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法 8
来自 | Medium编译 | 量子位在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的...
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