Convolutional Methods for Text
https://medium.com/@TalPerry/convolutional-methods-for-text-d5260fd5675f
https://medium.com/@TalPerry/convolutional-methods-for-text-d5260fd5675f
Medium
Convolutional Methods for Text
tl;dr
The source code of 'Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogy'.
https://github.com/msracver/Deep-Image-Analogy
https://github.com/msracver/Deep-Image-Analogy
GitHub
GitHub - msracver/Deep-Image-Analogy: The source code of 'Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogy'.
The source code of 'Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogy'. - msracver/Deep-Image-Analogy
A Gentle Introduction to Long Short-Term Memory Networks by the Experts
http://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-long-short-term-memory-networks-experts/
http://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-long-short-term-memory-networks-experts/
MachineLearningMastery.com
A Gentle Introduction to Long Short-Term Memory Networks by the Experts - MachineLearningMastery.com
Long Short-Term Memory (LSTM) networks are a type of recurrent neural network capable of learning order dependence in sequence prediction problems. This is a behavior required in complex problem domains like machine translation, speech recognition, and more.…
A web-based application for quick and scalable construction of massive machine learning ensembles.
https://github.com/reiinakano/xcessiv
https://github.com/reiinakano/xcessiv
GitHub
GitHub - reiinakano/xcessiv: A web-based application for quick, scalable, and automated hyperparameter tuning and stacked ensembling…
A web-based application for quick, scalable, and automated hyperparameter tuning and stacked ensembling in Python. - reiinakano/xcessiv
Python Library for Model Agnostic Interpretation
https://github.com/datascienceinc/Skater
https://github.com/datascienceinc/Skater
Applying deep learning to real-world problems
https://medium.com/merantix/applying-deep-learning-to-real-world-problems-ba2d86ac5837
https://medium.com/merantix/applying-deep-learning-to-real-world-problems-ba2d86ac5837
Medium
Applying deep learning to real-world problems
3 lessons from our work at Merantix
Principal components analysis
https://www.neuraldesigner.com/blog/principal-components-analysis
https://www.neuraldesigner.com/blog/principal-components-analysis
Neuraldesigner
Understanding principal components analysis (PCA) | Neural Designer
Principal component analysis allows us to reduce the size of a data set without much loss of information. Read this blog to learn how to do it !
Карта артистов, неуклюжий поиск связей в данных и как можно изобрести велосипед
https://habrahabr.ru/post/329250/
https://habrahabr.ru/post/329250/
Хабр
Карта артистов, неуклюжий поиск связей в данных и как можно изобрести велосипед
Недавно смотрел серию видео популяризатора математики. Там он пытается рассказывать про математический анализ и линейную алгебру немного с позиции человека, кото...
Нас окружают огромные объемы информации в виде текстов, и часто нам нужно уметь их обрабатывать. Хотите узнать как?
2 июня приглашаем на онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка» от преподавателя Уральского федерального университета Павла Браславского. Это первый русскоязычный курс по этой теме, он создан с учётом специфики русского языка и познакомит вас и с базовыми лингвистическими инструментами, и с популярными приложениями обработки естественного языка.
Не пропустите: https://stepik.org/1233.
2 июня приглашаем на онлайн-курс «Введение в обработку естественного языка» от преподавателя Уральского федерального университета Павла Браславского. Это первый русскоязычный курс по этой теме, он создан с учётом специфики русского языка и познакомит вас и с базовыми лингвистическими инструментами, и с популярными приложениями обработки естественного языка.
Не пропустите: https://stepik.org/1233.
Stepik: online education
Введение в обработку естественного языка
Курс знакомит слушателей с основными концепциями, методами, инструментами и приложениями дисциплины "Обработка естественного языка" (Natural Language Processing)
Deep Learning Is Not Good Enough, We Need Bayesian Deep Learning for Safe AI
http://alexgkendall.com/computer_vision/bayesian_deep_learning_for_safe_ai/
http://alexgkendall.com/computer_vision/bayesian_deep_learning_for_safe_ai/
Home
Deep Learning Is Not Good Enough, We Need Bayesian Deep Learning for Safe AI
Bayesian Deep Learning, Computer Vision, Uncertainty
Automated deep neural network design via genetic programming
https://github.com/joeddav/devol
https://github.com/joeddav/devol
GitHub
GitHub - joeddav/devol: Genetic neural architecture search with Keras
Genetic neural architecture search with Keras. Contribute to joeddav/devol development by creating an account on GitHub.