我们从1400篇机器学习文章中挑出了Top 10

2018 年 5 月 22 日 AI100




译者 | Serene

出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100)


在过去的一个月中,Medium上机器学习深度爱好者必关注的账号Mybridge从近 1400 篇有关机器学习的文章中挑选了最有可能帮助职业生涯发展的 10 篇推荐给你( 0.7% 的比率入选)。


此列表中有关的话题包括机器学习的作用、机器学习在论文中的应用、虚拟替身、可塑性、医学图像数据集、循环神经网络/长短期记忆网络、Keras、卷积神经网络、Pytorch 以及音频处理。


作为一篇为专业人士提供论文排名的文章,我们严格把控了论文的质量,确保每一篇论文的可读性。我们用 Mybridge AI 考量了分享总数、分钟阅读量等标准,并使用我们的机器学习算法来给论文排序。这是一份值得阅读的列表,你将从中学习到由机器学习领域前沿学者分享的常用技术和经验。


此前发布过多篇收藏党喜欢的文章,也是来自Mybridge:①Python 开源项目 Top 10 精选,平均star为1128!    从15000个Python开源项目中精选的Top30,Github平均star为3707,赶紧收藏!   ③我们从8800个机器学习开源项目中精选出Top30,推荐给你


No.1


机器学习的规则:关于机器学习工程的最佳实践(作者:Martin Zinkevich


原文地址:

https://developers.google.com/machine-learning/rules-of-ml/





No.2


使用机器学习书写深度强化学习论文的经验得失(作者:Matthew Rahtz


原文地址:

http://amid.fish/reproducing-deep-rl





No.3


迈向虚拟替身技术(作者:Xue Bin (Jason) Peng) 


原文地址:

http://bair.berkeley.edu/blog/2018/04/10/virtual-stuntman/





No.4


有注释的“转换器”网络结构——Harvard NLP工具


原文地址:

http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html





No.5


可塑性:机器学习的新方法——训练反向传播的塑性神经网络(作者:Thomas Miconi, Jeff Clune and Kenneth O. Stanley


原文地址:

https://eng.uber.com/differentiable-plasticity/





No.6


深度学习在医学图像数据集中令人意外的实用性


原文地址:

https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2018/04/





No.7


循环神经网络和长短期记忆网络的衰落(作者:Eugenio Culurciello


原文地址:

https://towardsdatascience.com/the-fall-of-rnn-lstm-2d1594c74ce0





No.8


Keras和卷积神经网络(CNNs) (作者:Adrian Rosebrock


原文地址:

https://www.pyimagesearch.com/2018/04/16/keras-and-convolutional-neural-networks-cnns/





No.9


在PyTorch中从头开始编写YOLO v3的教程(作者:Ayoosh Kathuria) 


原文地址:

https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/





No.10


留神倾听:视听语音的分离(作者:Inbar Mosseri, Oran Lang


原文地址:https://research.googleblog.com/2018/04/looking-to-listen-audio-visual-speech.html?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more






原文链接:

https://medium.mybridge.co/machine-learning-top-10-articles-for-the-past-month-v-may-2018-681489a05135



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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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