机器学习单挑数学界:最新算法仲裁数列之美(附论文)
eiπ + 1 = 0 ,这是数学史上最美妙的公式之一 —— 欧拉公式。 它揭示了表面看似无关的数学领域之间的深层联系,是数学界的伟大奇观之一。而这也指出了数学之美的另一个组成部分:数学模式必须在某种角度上是有趣的。 自古以来,发现这些有趣的模式一直是人类独有的能力。而现在,机器也具备了这样的能力! 近几年来,机器已经成为强有力的模式识别工具。人脸识别、目标检测、甚至水军评论过滤,不一而...
过去5年最受欢迎机器学习论文+代码速查
在阅读一篇论文时,我们很自然地想看看论文中提出的算法和模型实现的代码。然而,机器学习领域虽然有开源的优良传统,但提出新算法的最新论文中,真正公开算法代码的着实不多,找到对应论文的相关代码库也不容易。 去年在AAAI会议上,挪威一名计算机科学家报告了一项调查的结果:过去几年发表的AI顶会论文提出的400种算法中,只有6%的研究者公开了算法的代码。另外,只有三分之一的人分享了他们测试算法的数据,而只....
泼冷水:反思机器学习5年跃进(附论文)
站在2018年,图像分类准确率在95%以上的模型,已经遍地都是。 回想2012年,Hinton带着学生们以ImageNet上16.4%的错误率震惊计算机视觉研究界,似乎已经是远古时期的历史。 这些年来的突飞猛进,真的可信吗? 最近一项研究引出了一些反思:这些进步很可疑。 这项研究&#...
ICML2018论文公布!一文了解机器学习最新热议论文和研究热点
Differentiable Dynamic Programming for Structured Prediction and Attention 最热的就是这篇第一作者Arthur Mensch,来自法国Inria Parietal,也是scikit-learn 作者之一,论文关于结构性预测与注意力中的可微分动态编程。 作者重点指出:Sparsity and backprop in CR.....
苹果公布首份人工智能报告:一篇关于机器学习的论文
在人工智能强势来袭的今天,无论是Google、Facebook亦或是一些创新企业,都离不开高频的讨论这个话题,然而作为世界科技巨头的领先者之一的苹果一直以来似乎对这个事情并不感冒,只是在安心的做他的手机、平板类的消费品,很少在公开场合讨论关于其在人工智能方面的努力,然而最近苹果却高调了一把。 近日,苹果发布了公司的首份人工智能报告,准确来说,是一份关于人工智能的学术论文,该论文阐述了一项最新的技....
论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:机器学习中一些有用的知识(二)
论文解读:华盛顿大学教授Pedro Domingos技术论文:机器学习中一些有用的知识(一) 论文地址:https://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/cacm12.pdf 7:特征工程是关键 有些机器学习项目成功了,有些失败了,到底什么在其中起到关键作用?最容易使用的特征是最重要的因素。如果你有许多独立的特征,每个特征都与类相关联,学习是很容易。另....
一群学术大牛做了份机器学习新期刊Distill:让学术论文可交互
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 机器学习研究几乎每周都有新进展,不过,这些新进展变成论文呈现在我们眼前的方式,可以说是百余年不变。 昨天,Google Brain的Chris Olah和Shan Carter发布了一份专注于机器学习研究的新期刊:Distill(http://distill.pub/)。不同于过去百余年间的论文,Distill将利用互联网,以可视化、可交互的形式...
传送门!ICML2017(国际机器学习大会)最佳论文(附下载)
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 8月6日,第34届国际机器学习大会(ICML 2017)已在悉尼拉开帷幕。 其中最受关注的论文奖项已公布。 据主办方消息,ICML2017共评审了1676篇论文,收录了434篇,录取率为25.89%。 最佳论文奖由斯坦福大学Pang Wei Koh和Percy Liang的论文Understanding Black-box Predictions ...
【2017最佳机器学习论文】AlphaGo Zero最赏心悦目(一文读懂大咖论文)
前几天与杨静老师和刘江老师,讨论 2017 年人工智能进展时,没来得及说 2017 年最值得读的论文。 “什么是最值得读的论文”,这个话题,仁者见仁智者见智。 下面,说说我个人觉得今年收获最大的论文: 最赏心悦目:Mastering the Game of Go without Human Knowledge 最有实践价值:Attention Is All You Need 和 ...
为什么不去读顶级会议上的论文?适应于机器学习、计算机视觉和人工智能?
为什么不去读顶级会议上的论文?适应于机器学习、计算机视觉和人工智能? 看了版上很多贴子,发现很多版友都在问“热门研究方向”、“最新方法”等。有同学建议国内某教授的教材、或者CNKI、或者某些SCI期刊。每当看到这种问题,我都有点纳闷,为什么不去读顶级会议上的论文? 我无意否认以上文献的价值,但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域,顶级会议才是王道。国内教材和CNKI上的基本是N年前老掉牙的东西....
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