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.....
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....
深入Facebook机器学习部门：服务、模型、框架和硬件（贾扬清等HPCA论文）
机器学习是 Facebook 的许多重要产品和服务的核心。这篇文章描述了 Facebook 在全球范围里支持机器学习的硬件和软件基础架构。Facebook 的机器学习工作负载非常多样化：在实践中，不同的服务需要多种不同类型的模型。这种多样性对系统堆栈里的所有层都有影响。此外，在 Facebook 上存储的大部分数据都是通过机器学习流程传输的，这在向高性能分布式训练流交付数据方面提出了严峻的挑战。....
一文读完GitHub30+篇顶级机器学习论文（附摘要和论文下载地址）
学术领域，最新的机器学习技术都做到了什么水平？Github上有一个开源项目，专门用于更新最新的研究突破，具体说来，就是什么算法在哪一个数据集上取得了state-of-the-art 的成果。大类包括：监督学习、半监督学习和无监督学习、迁移学习、强化学习，小类包括语音、计算机视觉和NLP。 这一份列表几乎囊括了2017年机器学习领域所有最重大的突破，从微软对话语音识别错误率将至5.1%、到Hint....
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