Source: http://ml.memect.com/archive/2015-09-15/long.html
ECML/PKDD大会十年最佳论文
来自 @王威廉 好东西传送门整理
关键词：会议活动, 资源, Jeff Ullman, Jure Leskovec, PDF, 会议, 教育网站
在刚刚结束的ECML/PKDD大会上，十年最佳论文授予了Juri Leskovec等人PKDD 2005论文 Realistic, Mathematically Tractable Graph Generation and Evolution, Using Kronecker Multiplication [1] 这是CMU教授Christos Faloutsos获得的第二十一个最佳论文奖 [2] [1] http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/pkdd05-kron.pdf
[2] http://www.cs.cmu.edu/~christos/publications.html
交互式用户意图理解
来自 @iB37 好东西传送门整理
关键词：会议活动, 应用, ICDM, Jeff Dean, WSDM, 会议, 唐杰, 推荐系统
用户意图预测和个性化推荐都有助于用户指定搜索项. Beyond Query: Interactive User Intention Understanding [Yang,ICDM15] 通过自动构造一系列二元问题，交互式的划分tag空间，排序item，推荐给用户 [1] 附: 唐杰老师是WSDM16的特邀嘉宾，Jeff Dean做主题报告 [2] [1] http://yangy.org/#publication
[2] http://www.wsdm-conference.org/2016/
Mikolov吐槽北美几大DL重镇
来自 @Wenpeng_Yin 好东西传送门整理
关键词：深度学习, 算法, SVM, Tomas Mikolov, 回归
刚听了Mikolov的talk,果然是个吐槽狂啊，北美几大DL重镇被吐槽完了，比如layer-wise pretraining并不比train on the whole有效，LSTM比RNN更好的结论令人confusing，recursive autoencoder其实发现被传统的SVM,逻辑回归等完爆…..传闻此人social不佳是不是这个原因，但是此人的确很有思想[good][吃惊]
多维RNN(MDRNN)的Hessian-Free优化
来自 @爱可可-爱生活 好东西传送门整理
关键词：深度学习, 算法, 论文, 神经网络
【论文:多维RNN(MDRNN)的Hessian-Free优化】《Hessian-Free Optimization For Learning Deep Multidimensional Recurrent Neural Networks》M Cho, CS Dhir, J Lee (2015) [1] 参阅:http://weibo.com/1402400261/CxBYMs7XV [1] http://arxiv.org/abs/1509.03475
吴恩达讲解百度深度学习基础架构的成果
来自 @GPU计算 好东西传送门整理
关键词：深度学习, GPU, 行业动态, 吴恩达
近两年百度的深度学习基础架构成果显著。2014年百度在HPC中的GPU使用率大约为20%，而目前已可以提升至85%，这将大大缩短机器训练所需要的时间，提升机器学习的效率，由此开发出更多智能化APP——快来看看百度首席科学家吴恩达在今年百度世界2015大会上的精彩演讲： [1] [1] http://www.iqiyi.com/kszt/baiduworld2015.html#curid=396482600_b246427b2531aec1a07c88a8e2a1df3b#vfrm=2-3-0-1
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