机器学习日报2016-01-27 微软在Github上公布人工智能开发套件源代码CNTK 等17条

2016年1月29日 | By News | Filed in: News.

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微软在Github上公布人工智能开发套件源代码CNTK

来自 @微软研发 好东西传送门整理

关键词:深度学习, 视觉, 语音, 代码, 黄学东

微软在Github上公布开发套件源代码CNTK,进击的人工智能需要你[加油啊] CNTK是微软自家研究员使用的开发工具,创建语音和图像识别等深度学习模型更富效率[威武]微软首席语音科学家黄学东认为,向个人和企业开源CNTK将推动人工智能领域取得更大突破[赞]一起向人工智能领域进发吧: [1] [1] https://github.com/Microsoft/CNTK

微软在Github上公布人工智能开发套件源代码CNTK

用机器学习流程去建模我们的平台架构

来自 @祝威廉二世 好东西传送门整理

关键词:架构, 经验总结, Spark, 博客

我想表达的是,spark ml 对机器学习的流程做了一个新的抽象,这套抽象也适用于平台架构的设计。《用机器学习流程去建模我们的平台架构》 [1] [1] http://www.jianshu.com/p/952610d476fb?utm_campaign=hugo&utm_medium=reader_share&utm_content=note&utm_source=weibo

推荐系统和搜索引擎的关系

来自 @Linuxeden开源社区 好东西传送门整理

关键词:公告板, 应用, 推荐系统

【推荐系统和搜索引擎的关系】 从信息获取的角度来看,搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上,还是在线下的场景里,搜索和推荐这两种方式都大量并存,那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系?区别和相似的地方有哪些… [1] [1] http://www.linuxeden.com/html/news/20160127/164554.html

推荐系统和搜索引擎的关系

PageRank算法简介及Map-Reduce实现

来自 @伯乐在线官方微博 好东西传送门整理

关键词:经验总结, 算法, 应用, PageRank, 博客, 信息检索

《PageRank算法简介及Map-Reduce实现》PageRank对网页排名的算法,曾是Google发家致富的法宝。以前虽然有实验过,但理解还是不透彻,这几天又看了一下,这里总结一下PageRank算法的基本原理。 [1] (by fengfenggirl ) [1] http://blog.jobbole.com/71431/

PageRank算法简介及Map-Reduce实现

神经网络之激活函数面面观

来自 @Libra_Leo_ 好东西传送门整理

关键词:经验总结, 算法, 博客, 神经网络

【神经网络之激活函数面面观】日常 coding 中,我们会很自然的使用一些激活函数,比如:sigmoid、ReLU等等。1. 为什么需要激活函数? 2. 激活函数都有哪些?都长什么样?有哪些优缺点?3. 怎么选用激活函数? 有兴趣的请戳: [1] [1] http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/50593400

神经网络之激活函数面面观

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