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1DeepMind’s work in 2016: a round-up | DeepMind
https://deepmind.com/blog/deepmind-round-up-2016/?href=
vor 7 Jahren von @hprop
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ai
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2An overview of gradient descent optimization algorithms
http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/
vor 7 Jahren von @hprop
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machine-learning
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sgd
machine-learningoptimizationsgd
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1Amazon instances with GPUs to train Tensorflow and Keras models — Victor Schmidt - Vict0rsch
http://vict0rsch.github.io/2016/12/03/aws_gpu/
vor 7 Jahren von @hprop
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cloud
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cloudmachine-learning
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1Mean Average Precision | Kaggle
https://www.kaggle.com/wiki/MeanAveragePrecision
vor 7 Jahren von @hprop
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detection
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metrics
detectionmachine-learningmetrics
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1What you wanted to know about Mean Average Precision - FastML
http://fastml.com/what-you-wanted-to-know-about-mean-average-precision/
vor 7 Jahren von @hprop
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detection
machine-learning
metrics
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3Attention and Memory in Deep Learning and NLP – WildML
http://www.wildml.com/2016/01/attention-and-memory-in-deep-learning-and-nlp/
vor 7 Jahren von @hprop
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attention
machine-learning
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1tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits | TensorFlow
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/sigmoid_cross_entropy_with_logits
vor 7 Jahren von @hprop
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loss
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binary-cross-entropylossmachine-learning
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1keras/losses.py at master · fchollet/keras · GitHub
https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/losses.py
vor 7 Jahren von @hprop
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keras
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3dmlc/xgboost: Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Flink and DataFlow
https://github.com/dmlc/xgboost
vor 7 Jahren von @hprop
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boosting
framework
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1Attacking Machine Learning with Adversarial Examples
https://blog.openai.com/adversarial-example-research/
vor 7 Jahren von @hprop
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gan
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1Number plate recognition with Tensorflow - Matt's ramblings
https://matthewearl.github.io/2016/05/06/cnn-anpr/
vor 7 Jahren von @hprop
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cv
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anprcvmachine-learning
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1GitHub - hwalsuklee/tensorflow-generative-model-collections: Collection of generative models in Tensorflow
Collection of generative models in Tensorflow and links to the papers
vor 7 Jahren von @hprop
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gae
generative
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1How to Quantize Neural Networks with TensorFlow « Pete Warden's blog
https://petewarden.com/2016/05/03/how-to-quantize-neural-networks-with-tensorflow/
vor 7 Jahren von @hprop
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embedded
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quantization
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embeddedmachine-learningquantizationtensorflow
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1GitHub - csarron/emdl: Embedded and mobile deep learning research resources
Embedded and mobile deep learning research resources
vor 7 Jahren von @hprop
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embedded
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1Hardware Architectures for Deep Neural Networks
Hardware Architectures for Deep Neural Networks
vor 7 Jahren von @hprop
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1Flare: Clojure Dynamic Neural Net Library — aria42
https://aria42.com/blog/2017/11/Flare-Clojure-Neural-Net
vor 7 Jahren von @hprop
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1What are the differences between maximum likelihood and cross entropy as a loss function? - Quora
https://www.quora.com/What-are-the-differences-between-maximum-likelihood-and-cross-entropy-as-a-loss-function
vor 6 Jahren von @hprop
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2The log-sum-exp trick in Machine Learning • Code is poetry
https://www.xarg.org/2016/06/the-log-sum-exp-trick-in-machine-learning/
vor 6 Jahren von @hprop
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1Batch Normalization from scratch — The Straight Dope 0.1 documentation
https://gluon.mxnet.io/chapter04_convolutional-neural-networks/cnn-batch-norm-scratch.html
vor 6 Jahren von @hprop
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1An overview of gradient descent optimization algorithms
http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html
vor 6 Jahren von @hprop
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1Multi-digit Number Recognition from Street View Imagery using Deep Convolutional Neural Networks
I. Goodfellow, Y. Bulatov, J. Ibarz, S. Arnoud, und V. Shet. (2013)cite arxiv:1312.6082.
vor 7 Jahren von @hprop
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4Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding
S. Han, H. Mao, und W. Dally. (2015)cite arxiv:1510.00149Comment: Published as a conference paper at ICLR 2016 (oral).
vor 7 Jahren von @hprop
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3NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks
I. Goodfellow. (2016)cite arxiv:1701.00160Comment: v2-v4 are all typo fixes. No substantive changes relative to v1.
vor 7 Jahren von @hprop
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3Variational Approaches for Auto-Encoding Generative Adversarial Networks
M. Rosca, B. Lakshminarayanan, D. Warde-Farley, und S. Mohamed. (2017)cite arxiv:1706.04987.
vor 7 Jahren von @hprop
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2Learning Visual Reasoning Without Strong Priors
E. Perez, H. de Vries, F. Strub, V. Dumoulin, und A. Courville. (2017)cite arxiv:1707.03017Comment: This work was presented at ICML 2017's Machine Learning in Speech and Language Processing Workshop.
vor 7 Jahren von @hprop
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