2017年3月历史文章汇总

2017年3月历史文章汇总

原创 2017-04-01 机器学习研究会 机器学习研究会

2017年1月历史文章汇总

2017年2月历史文章汇总

2017年3月1日

【推荐】从零开始学习无人驾驶技术
--- 车道检测

【学习】Kaggle老手领你入门梯度提升——梯度提升两三事

【论文】用对抗网络检测恶性前列腺癌

【学习】Neural
Relation Extraction（NRE）

2017年3月2日

北大
AI 公开课第二讲：余凯&雷鸣漫谈嵌入式AI（附课程精彩回放）

【预告】北大AI公开课第三讲：漆远、雷鸣---人工智能驱动的金融生活服务

【学习】七步进阶Python机器学习

重磅丨硅谷人工智能公开课

2017年3月3日

【预告】北大AI公开课第三讲：漆远、雷鸣---人工智能驱动的金融生活服务

【学习】职业转换：从量化金融到机器学习

【学习】中国人工智能学会通讯2017年第二期

北大
AI 公开课第二讲：余凯&雷鸣漫谈嵌入式AI（附课程精彩回放）

2017年3月4日

【推荐】李理：卷积神经网络之Batch
Normalization的原理及实现

【干货】2010-2017最全KDD
CUP赛题回顾及数据集下载

【学习】使用sklearn做特征工程

【学习】FAQ聊天机器人构建指南：文本内容预测任务实例

2017年3月5日

【推荐】详解反向传播算法(下)

【论文】（论文+代码）ShaResNet:
通过共享权值减少残差网络参数

【学习】用机器学习判定红楼梦后40回是否为曹雪芹所写？

【学习】使用sklearn进行数据挖掘

2017年3月6日

【推荐】Google
和麻省理工学院联袂出品的《计算机科学的数学》下载

【学习】深度学习项目开展流程

如何判断一个互金数据分析师的潜力？（附拍拍贷互联网金融训练营首批入围名单）

【学习】解析阿里云分布式调度系统伏羲

【学习】AlphaGo的基本原理

2017年3月7日

【推荐】李理：卷积神经网络之Dropout
& 三层卷积网络和vgg的实现

【干货】写给大家看的机器学习书系列

【学习】车辆追踪算法大PK：SVM+HOG
vs. YOLO

【讲座】旷视(Face++)最新研究分享
之 “深入”深度学习！

2017年3月8日

北大
AI 公开课第3讲：蚂蚁金服漆远 人工智能驱动的金融生活服务（附27页PPT和回放链接）

【学习】别人用老虎机来娱乐，他们却从中发现了一个全新的电商推荐机制！

【学习】浅谈知识图谱数据管理

【报名】量化派王倪：5亿C轮融资，AI在消费金融上的道和术

2017年3月9日

【推荐】Flickr十亿级图像相似性搜索（附论文+代码）

【学习】秦涛：深度学习的五个挑战和其解决方案

【学习】Spark技术在京东智能供应链预测的应用

【学习】宋乐：深度嵌入概率图模型
:从材料设计、个性化医疗到推荐系统和知识推理

【讲座】Facebook
Yann LeCun邀您畅谈：深度学习与人工智能的未来

2017年3月10日

【推荐】（论文+代码）ICLR
2017论文：学习文档的表示

【竞赛】十万美金！滴滴-Udacity
无人驾驶大挑战，寻找顶尖头脑改变未来

【学习】TensorFlow架构与设计

【学习】谢幸：如何让机器拥有像人一样的思维？

2017年3月11日

【推荐】表示学习笔记

【学习】用微信控制深度学习训练：中国特色的keras插件

【学习】量化派王倪：5亿C轮融资，AI在消费金融上的道和术

【讲座】张宏江博士：从工业的角度看大数据到人工智能

2017年3月12日

【预告】北大AI公开课第四讲：吴甘沙、雷鸣---无智能，不驾驶

【干货】阿里珍贵技术资料限时免费下载（持续更新中）

【学习】PyTorch深度学习教程(IPN)

【论文】A
Knowledge-Grounded Neural Conversation Model
2017年3月13日

【预告】北大AI公开课第四讲：吴甘沙、雷鸣---无智能，不驾驶

【学习】如何让人工智能学会用数据说话

【学习】计算机告诉你，唐朝诗人之间的关系到底是什么样的？

【报名】AlphaGo战胜李世石一周年，李玉喜博士：AlphaGo核心技术及应用

2017年3月14日

【推荐】最新Oxford和DeepMind的面向自然语言处理的深度学习课程（附视频百度网盘下载）

【学习】如果看了此文还不懂
Word2Vec，那是我太笨

【学习】兼顾稳定和性能，58大数据平台的技术演进与实践

【讲座】CCF-CV走进高校系列报告会（第三十期，中央民族大学）

2017年3月15日

【图文实录】北大AI公开课
| 吴甘沙：智能驾驶，有多少AI可以重来

【预告】北大AI第五讲：小米联合创始人黄江吉---人工智能硬件的发展

【论文】深度抠图

【专访】新智元专访吴甘沙：中国的Mobileye在哪里？

2017年3月16日

【学习】文本分类的选择：词袋模型
vs. 深度序列模型

【干货】AlphaGo战胜李世石一周年，李玉喜博士：AlphaGo核心技术及应用

【学习】机器学习系列-SVD篇

【学习】滴滴研究院副院长叶杰平
| 大规模稀疏和低秩学习

2017年3月17日

【推荐】如何解释机器学习模型和结果

【干货】三角兽科技首席科学家王宝勋：自动聊天系统的技术路线，解决方案与挑战

【学习】通俗详解softmax函数及其求导

【学习】TensorFlow在产品环境中运行模型的实践经验总结

2017年3月18日

【推荐】如何处理机器学习不平衡分类问题?

【干货】机器学习算法实现解析——word2vec源码解析

【论文】TopicRNN:
RNN与主题模型结合

【活动】亚马逊AWS大牛Alex
Smola做客地平线，深度解析MXNet

2017年3月19日

【推荐】深度学习论文与资源大列表(论文、预训练模型、课程、图书、软件、应用、相关列表等)

【干货】TensorFlow架构与设计：OP本质论

【论文】机器学习恶意链接检测综述

【学习】深度学习在图像超分辨率重建中的应用

2017年3月20日

【推荐】(Python)现代自然语言处理：Yelp百万评论分析实例

【干货】一张表总结机器学习／深度学习常用权重学习优化算法的迭代公式

【学习】数据科学家降维技术测试40题

【讲座】亚马逊AWS机器学习总监Alex
Smola清华大学和北京大学讲座信息

2017年3月21日

【推荐】神奇的对抗生成网络GANs(综述)

【干货】机器学习算法集锦

【学习】浅析感知机--收敛性证明与对偶形式以及python代码讲解

【报名】AWS李沐：基于系统和算法的协同设计的大规模分布式机器学习

2017年3月22日

北大
AI 公开课第5讲：小米黄江吉 人工智能硬件的发展（附PPT和回放链接）

【预告】北大AI第六讲：碳云智能创始人、CEO王俊---数字生命的人工智能化

【推荐】机器学习新前沿：迁移学习

【论文】Facebook
AI研究部门何恺明等大神新作：目标分割通用框架Mask R-CNN

2017年3月23日

【推荐】AWS李沐：基于系统和算法的协同设计的大规模分布式机器学习

【学习】模型融合方法概述

【干货】详解梯度下降法的三种形式BGD,SGD以及MBGD

【论文】基于多视深度卷积网络的高分辨率乳腺癌筛查

2017年3月24日

【推荐】一些有趣的深度学习论文导读

【学习】旅游推荐系统的演进

【干货】地平线罗恒：应用深度学习的门槛是在降低吗？

【学习】机器学习新手的教程（英文版+中文版）

2017年3月25日

【推荐】神经网络体系结构汇总

【学习】流利说基于
TensorFlow 的自适应系统实践

【论文】基于MXNet实现的Collective
Residual Networks

【学习】王飞跃等：生成式对抗网络
GAN 的研究进展与展望

2017年3月26日

【推荐】（论文+代码）基于神经网络的实时多画风转换

【干货】文搞懂k近邻（k-NN）算法（一）

【学习】机器学习：使用R语言的特征工程总结

【学习】Python做文本挖掘的情感极性分析

2017年3月27日

【推荐】用深度学习（CNN
RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

【学习】PyTorch官方教程

【学习】微博商业数据挖掘方法

【学习】智能问答在金融领域中的实践与应用

2017年3月28日

【推荐】SVM速览

【学习】
极深网络（ResNet/DenseNet）: Skip Connection为何有效及其它

【论文】A
Structured Self-attentive Sentence Embedding

【讲座】几位百度IDL大牛介绍深度学习的应用实践

2017年3月29日

北大AI公开课第六讲王俊：DNA是生命数字化的过程，AI改变生命科学

【论文】MIT论文：深度神经网络性能优化综述

【学习】立体视觉的密集3D重建（使用LIBELAS）

【学习】深度学习用于文本摘要的若干资源（论文+代码）

2017年3月30日

【竞赛】天池医疗AI大赛之肺部结节智能诊断（100万奖金）

北大AI公开课第六讲王俊：DNA是生命数字化的过程，AI改变生命科学

【干货】谷歌科学家Martin
Zinkevich写了43条机器学习的工程操作法则

【学习】使用深度学习来破解
captcha 验证码

2017年3月31日

【推荐】Momenta视觉算法实习研究员张明瑞：GANs
Family

【学习】Pandas
& Seaborn：数据处理/优雅可视化指南

【学习】Machine
Learning-线性回归算法分析

【学习】曾文军：当机器学习遇到大视频数据