机器学习日报2015-08-15 WSDM教程:面向网络搜索和自然语言处理的深度学习 等23条

2015年8月16日 | By News | Filed in: News.

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WSDM教程:面向网络搜索和自然语言处理的深度学习

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关键词:会议活动, 深度学习, 应用, 资源, 自然语言处理, Jianfeng Gao, PDF, WSDM, 会议, 信息检索

【幻灯:面向网络搜索和自然语言处理的深度学习(DSSM/RNN)】《Deep Learning for Web Search and Natural Language Processing》by Jianfeng Gao [Microsoft] (WSDM 2015) [1] 云: [2] [1] http://research.microsoft.com/pubs/238873/wsdm2015.v3.pdf

[2] http://pan.baidu.com/s/1i3xpHTr

WSDM教程:面向网络搜索和自然语言处理的深度学习

结构最大熵模型SME

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关键词:会议活动, 算法, Corinna Cortes, ICML, 会议, 集成学习, 期刊

结构最大熵模型SME,提升L1正则的最大熵算法 Structural Maxent Models [Cortes,ICML15] 条件SME/多项LR,联系二类/多类深度Boosting算法 [1] 最大熵模型很方便的加入各种特征,如输入变量的阈值函数。“结构”指从复杂性不断增加的函数族中选择特征,但更复杂模型的总参数权重要递减 [1] http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/cortes15.html

结构最大熵模型SME

看不见正脸的人脸识别

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关键词:会议活动, 深度学习, 视觉, 资源, CVPR, PDF, 会议

个人识别看不见正脸怎么办?CPVR’15上面一篇文章 [1] 采用Deep Learning综合其他线索,较好地解决了这个问题,来自Facebook,基于DeepFace。 [1] http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Zhang_Beyond_Frontal_Faces_2015_CVPR_paper.pdf

机器学习技术在篮球运动数据分析中的作用

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关键词:资源, 视频

推荐一个讲座:The math behind basketball’s wildest moves 机器学习技术在篮球运动数据分析中的作用 [1] [1] https://www.ted.com/talks/rajiv_maheswaran_the_math_behind_basketball_s_wildest_moves

卡内基梅隆SELECT实验室开源代码

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关键词:会议活动, 算法, AISTATS, CRF, ICML, UAI, 会议, 教育网站

卡内基梅隆SELECT实验室开源代码. 1)并行坐标下降解L1正则风险最小化: 并行LASSO和稀疏LR [ICML11] 2)基于GraphLab的并行Gibbs采样 [AIStats11] 3)GraphLab:并行机器学习框架 [UAI10] 4)并行马尔科夫随机场MRF推理 树条件随机场CRF结构学习 分布式因子图推理 子模函数优化 [1] [1] http://www.select.cs.cmu.edu/code/index.html

卡内基梅隆SELECT实验室开源代码

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