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效果惊人：上古卷轴III等经典游戏也能使用超分辨率GAN重制了
机器之心报道，参与：思源。 图像超分辨率是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，这种重建不仅指令图像变得清晰锐利，同时还表示模型需要利用图像的高级语义信息重建出丢失的信息。因此这实际上是一个比较困难的任务，不过目前基于卷积神经网络或生成对抗网络的方法还是有比较好的效…
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北大开源全新中文分词工具包：准确率远超THULAC、结巴分词
选自GitHub，作者：罗睿轩、许晶晶、孙栩，机器之心编辑。 pkuseg 是由北京大学语言计算与机器学习研究组研制推出的一套全新的中文分词工具包。它简单易用，支持多领域分词，在不同领域的数据上都大幅提高了分词的准确率。 高分词准确率：相比于其他的分词工具包，该工具包在不同领域…
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线性代数与数据学习：MIT教授Gilbert Strang帮你打下坚实的数学基础
机器之心编辑，作者：思源、刘晓坤。 这本书的目的是解释数据科学和机器学习所依赖的数学：线性代数、最优化、概率论和统计学。因为在机器学习中，学习函数中的权重会以矩阵形式表示，这些权重通过随机梯度下降优化，而「随机」一词提示训练收敛是概率性的。此外，概率论中的大数定律被扩展到了大函…
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图神经网络概述第三弹：来自IEEE Fellow的GNN综述
选自 arXiv，作者：Zonghan Wu等，机器之心编译。 深度网络的最新进展推进了模式识别和数据挖掘领域的研究。目标检测、机器翻译、语音识别等许多机器学习任务曾高度依赖手工特征工程来提取信息特征集合，但多种端到端深度学习方式（即卷积神经网络、长短期记忆网络和自编码器）改变…
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Guava Cache本地缓存在 Spring Boot应用中的实践
在如今高并发的互联网应用中，缓存的地位举足轻重，对提升程序性能帮助不小。而 3.x开始的 Spring也引入了对 Cache的支持，那对于如今发展得如火如荼的 Spring Boot来说自然也是支持缓存特性的。当然 Spring Boot默认使用的是 SimpleCacheCo…
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做个爱学习的孩子！收藏2019知名机器学习暑期学校大列表
机器之心报道，参与：李亚洲。 在此列表中，作者列出了这些暑期学习的开办地点、组织方、日期、截止日期、是否有资助等信息。其中包括我们所熟知的由 CIFAR 等机构主办的 DLRL 暑期学校。 除了 2019 年即将举办的暑期学校，作者还列出了已经结束的 18 个 2018 年暑期…
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集20年之大成，这是一本开源的算法教科书
机器之心整理，参与：思源、晓坤。 《算法》基于伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的计算机科学教授 Jeff Erickson 为多个算法课程写的讲义集合，这本教科书已经在伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校出版，自 1999 年 1 月以来 Jeff Erickson 每年都会使用这…
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裤子换裙子，就问你GAN的这波操作秀不秀
选自 arXiv，作者：Sangwoo Mo , Minsu Cho , Jinwoo Shin，机器之心编译。 图像到图像的转换系统——即学会把输入图像映射到输出图像的系统——并非什么新鲜事。去年 12 月，Google AI 研究人员开发了一种模型，该模型通过预测对象的大小…
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换个角度看GAN：另一种损失函数
选自Medium,作者：Phúc Lê,机器之心编译,参与：张玺。 Jeremy Howardf 老师曾在生成对抗网络（GAN）课程中说过：「……本质上，GAN 就是另一种损失函数。」 本文将在适合的相关背景下讨论上面的观点，并向大家阐述 GAN 这种「学得」（learned）…
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2019年的第一天，我给自己定了一份价值50万的学习计划
1. 2018年已经永远地消逝了，就好像一壶老酒，喝进肚子里后就再也不可能吐出来了。 今天是2019年的第一天，赶紧花心思制定一份2019年的学习计划吧！ 能有多详细就有多详细。 有些人觉得，学习计划有什么好制定的——今天是一天，明天是一天，后天还是一天，一天一天的就这样过好了…
