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谷歌大脑团队希望用类似于 AutoML 发现新神经网络架构的方法,探索自动发现新优化器的实现。他们发现了多种性能优异的优化器,并已将其开源。
日期:04月01日 作者:
Apache HBase 2.0.0 的第二个 Beta 版已发布,Apache HBase 2.0.0-beta-2 是 2.0 版本的非生产预览版,包含之前 alpha 版本中的所有新特性 (new assignment manager, offheap read/write path, in-memory compactions 等),可 点此查看 2.0 的完整新特性。
日期:03月20日 作者:
利用Python机器学习框架scikit-learn,我们自己做一个分类模型,对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。 image 疑惑
日期:03月13日 作者:
本文为 雷锋字幕组 编译的技术博客,原标题8 Deep Learning Best Practices I Learned About in 2017,作者为Brian Muhia。
日期:03月13日 作者:

【新智元导读】2018 年 3 月 1 日,美国国际战略研究所发布报告《美国机器智能国家战略报告》,提出了机器智能对国防、经济、社会等方面的广泛影响,以及美国在战略制定方面的策略和建议。本文对该报告进行选编介绍。
报告主要内容
摘要:美国正在面临历史上最重要的时刻
机器智能当前的状态
对经济,社会和国家安全的影响 ...
日期:03月06日 作者:
这一篇我们抽象一下人工神经网络是什么。首先要说明的是,作者本身不是人工神经网络的专家,甚至连深度学习工程师都不是,作者是做平台软件的,但因为平台同样要支持深度学习,那么,支持深度学习到底需要我们干什么,都显得有意义了。同时,这样从一个“外人”的角度来看一下人工神经网络,也能帮助其他相关行业的人理解它。正如我在第一篇里面总结的,所谓特征...
日期:03月05日 作者:
线性代数推荐两本国外的教材。
其一是 Gilbert Strang所著的 Introduction to Linear Algebra,英文版在2016年出到第五版,暂无中译本。这本通过直观形象的概念性解释阐述抽象的基本概念,同时辅以大量线性代数在各领域内的实际应用,对学习者非常友好。作者在麻省理工学院的OCW上开设了相应的视频课程,还配有习题解答、模拟试题等一系列电子资源。
其二是 David...
日期:03月05日 作者:
在数据库领域,回顾2017这一年,精彩纷呈,热点不断,而且不乏标志性的事件发生。
日期:03月05日 作者:
一、hadoop相关工具
1.Hadoop
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
支持的操作系统:Windows、Linux和OSX。
2.Ambari
作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置、管理和监控Hadoop集群。有些开发人员想把Amba...
日期:03月01日 作者:
该项目来自于 Github 用户 Chalarangelo,目前已在 Github 上获得了 5000 多Star,精心收集了多达 48 个有用的 JavaScript 代码片段,该用户的代码可以让程序员在 30 秒甚至更少的时间内理解这些经常用到的基础算法,来看看这些 JavaScript 代码都传达出了什么吧! Anagrams of string(带有重复项)
日期:02月23日 作者:
【新智元导读】Jeff Dean、Michael I.Jordan、李飞飞、LeCun等大牛发起的系统机器学习会议SysML 2018前天在斯坦福闭幕。我们重点介绍Jeff Dean在SysML 2018的主旨演讲《系统与机器学习的共生》(Systems and Machine Learning Symbiosis)。这是一个宏大的目标,也是挑战,正如Jeff Dean演讲PPT所示,现在上传到arXiv的论文数量已经超过了摩尔定律的增长;直接在ML模型里批...
日期:02月22日 作者:
【新智元导读】转眼之间春节假期已所剩无几,大家是否也开始制定新一年的学习计划?本文就为大家推荐一个机器学习书单,其中大多数可以免费观看,并附上pdf链接。书单内容包括但不局限于:机器学习、深度学习、数据挖掘、贝叶斯理论、统计学习等。都是领域内最好的学习资料,绝对值得阅读,大家可以根据自己的研究方向自行选读。
日期:02月22日 作者:
 
【新智元导读】在大约6个月的时间里,学习、跟踪和参与到深度学习state-of-the-art的工作中是完全可能的。实现这一目标只需5个步骤,本文带来详细介绍。
必备条件
你愿意在接下来的6个月每周花费10-20小时
你已经有一些编程技能。在学习过程中,你应该能够轻松学会Python,以及云的...
日期:02月08日 作者:

【新智元导读】本文是DeepMind高级研究科学家Balaji Lakshminarayanan在SF AI Meetup上演讲的slides,总结了他以及 Ian Goodfellow,Shakir Mohamed, Mihaela Rosca等人最新的GAN工作。
PPT下载:http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~balaji/Understanding-GANs.pdf
《理解生成对抗网络》
包括以下内容: <...
日期:02月07日 作者:
1 简介:基本的模型评估项和技术
机器学习已经成为我们生活的中心,无论是作为消费者、客户、研究者还是从业人员。无论将预测建模技术应用到研究还是商业问题,我认为其共同点是:做出足够好的预测。用模型拟合训练数据是一回事,但我们如何了解模型的泛化能力?我们如何确定模型是否只是简单地记忆训练数据,无法对未见过的样本做出好的预测?还有,我们如何选择好的...
日期:02月05日 作者: