Large-Scale Named Entity Disambiguation Based on Wikipedia Data 基于维基百科数据的大规模命名实体消岐 1．引言 1.1. 概念 实体(entity): 客观存在的事物: 表层形式(surface form): 实体的助记符号: 实体和表层形式是多对多的关系:一个表层形式可以和多个实体相关联,指代多个实体:一个实体可以有多个表层形式指代它 1.2. 实体标识的目标 把表层形式映射到实体,并标注实体的类型(人名.地名.组织名等).当文档…

Large Scale Visual Recognition Challenge 2015 (ILSVRC2015) Legend: Yellow background = winner in this task according to this metric; authors are willing to reveal the method White background = authors are willing to reveal the method Grey background…

文章标题 Introducing DataFrames in Apache Spark for Large Scale Data Science 一个用于大规模数据科学的API——DataFrame 作者介绍 Reynold Xin, Michael Armbrust and Davies Liu 文章正文 Today, we are excited to announce a new DataFrame API designed to make big data processing even…

Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google  2016.10.06 官方 Blog 链接:https://research.googleblog.com/2016/10/graph-powered-machine-learning-at-google.html 今天讲的是一个基于 streaming approximation 的大规模分布式半监督学习框架,出自 Goo…

<Effective large scale stereo matching> In this paper we propose a novel approach to binocular stereo for fast matching of high-resolution images. Our approach builds a prior on the disparities by forming a triangulation on a set of support points w…

原文:http://googleresearch.blogspot.jp/2010/04/lessons-learned-developing-practical.html Lessons learned developing a practical large scale machine learning system Tuesday, April 06, 2010 Posted by Simon Tong, Google Research When faced with a hard pre…

Lecture17 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 17.1 大型数据集的学习 Learning With Large Datasets 如果有一个低方差的模型, 通常通过增加数据集的规模,可以获得更好的结果. 但是如果数据集特别大,则首先应该检查这么大规模是否真的必要,也许只用 1000个训练集也能获得较好的效果,可以绘制学习曲线来帮助判断. 17.2 随机梯度下降法 Stochastic Gradient Descent 如果必须使用一个大规模的训练集…

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning) 大型数据集的学习(Learning With Large Datasets) 如果你回顾一下最近5年或10年的机器学习历史.学习算法现在比5年前更好地工作的原因之一就是我们现在拥有了大量的数据,可以用来训练我们的算法.那么为什么要使用这么大的数据集呢?我们已经看到,获得高性能机器学习系统的最佳方法之一就是采用低偏差的学习算法,并且用大量的数据进行训练. 因此,如上图中,我们已经看到过的一个早期的在可混淆的单词之间进行分类…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…

可以强迫部署EntityFramework.SqlServer.dll这个文件到输出目录 找到1个老外的帖子,戳这里(本人测试无效,大家有可能试一下..) 解决方案以下: 在EF的上下文代码CS文件(Model1.Context.cs)中添加这个方法 public void FixEfProviderServicesProblem() { //The Entity Framework provider type 'System.Data.Entity.SqlServer.SqlProviderS…

由于在读文献期间多次遇见KISSME,都引自这篇CVPR,所以详细学习一下. Introduction 度量学习在机器学习领域有很大作用,其中一类是马氏度量学习(Mahalanobis metric learning). 什么是马氏距离?参考该篇文章[传送门] KISS含义为:keep it simple and straightforward Learning a Mahalanobis Metric 对于两个数据点 xi.xj,基于马氏距离的相似度为: 如果两个数据属于同一类,记为 yij…

本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记. 目录 在大数据集上进行学习(Learning with Large Data Sets) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 小堆梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent) 保证随机GD的收敛与学习速率的选择 在线学习(Online Learning) Map Reduce 和 数据并行化 在大数据集上进行学习(Learning wit…

Kmeans:   总体而言,速度(单线程): yael_kmeans > litekmeans ~ vl_kmeans 1.vl_kemans (win10 + matlab 15 + vs13编译有问题,但win7 + matlab13 +vs12可以) 2.litekmeans (直接使用,single form更快) http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/code/litekmeans.m 3.yael_kmeans (multithre…

17.1  大型数据集的学习 17.2  随机梯度下降法 17.3  微型批量梯度下降 17.4  随机梯度下降收敛 17.5  在线学习 17.6  映射化简和数据并行 17.1  大型数据集的学习…

一.随机梯度下降算法 之前了解的梯度下降是指批量梯度下降:如果我们一定需要一个大规模的训练集,我们可以尝试使用随机梯度下降法(SGD)来代替批量梯度下降法. 在随机梯度下降法中,我们定义代价函数为一个单一训练实例的代价: 随机梯度下降算法为:首先对训练集随机“洗牌”,然后: 下面是随机梯度下降算法的过程以及和批量梯度下降算法的异同: 随机梯度下降算法是先只对第1个训练样本计算一小步的梯度下降,即这个过程包括调参过程,然后转向第2个训练样本,对第2个训练样本计算一小步的梯度下降,这个过程也包括调参…

17.1  大型数据集的学习 17.2  随机梯度下降法 17.3  微型批量梯度下降 17.4  随机梯度下降收敛 17.5  在线学习 17.6  映射化简和数据并行 17.1  大型数据集的学习 17.2  随机梯度下降法 17.3  微型批量梯度下降 17.4  随机梯度下降收敛 17.5  在线学习 17.6  映射化简和数据并行…

最强GAN图像生成器,真假难辨 论文地址: https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm 更多样本地址: https://drive.google.com/drive/folders/1lWC6XEPD0LT5KUnPXeve_kWeY-FxH002 第一篇就是这篇最佳BigGAN,DeepMind负责星际项目的Oriol Vinyals,说这篇论文带来了史上最佳的GAN生成图片,提升Inception Score 100分以上. 论文摘要: 尽管近期由于生成…

一.如何学习大规模数据集? 在训练样本集很大的情况下,我们可以先取一小部分样本学习模型,比如m=1000,然后画出对应的学习曲线.如果根据学习曲线发现模型属于高偏差,则应在现有样本上继续调整模型,具体调整策略参见第六节的高偏差时模型如何调整:如果发现模型属于高方差,则可以增加训练样本集. 二.随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 之前在讲到优化代价函数的时候,采取的都是“批量梯度下降法”Batch Gradient,这种方法在每次迭代的时候,都需要计算所有的训…

本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine Learning课程,主要介绍大规模机器学习以及其应用.包括随机梯度下降法.维批量梯度下降法.梯度下降法的收敛.在线学习.map reduce以及应用实例:photo OCR.课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)大规模机器学习 从前面的课程我们知道,如果我们的系统是high variance的,那么增加样本数会改善我们的系统,假设现在我们有100万个训练样本,可想而知,如果使用梯度下降法,…

主要内容: 一.Batch gradient descent 二.Stochastic gradient descent 三.Mini-batch gradient descent 四.Online learning 五.Map-reduce and data parallelism 一.Batch gradient descent batch gradient descent即在损失函数对θ求偏导时,用上了所有的训练集数据(假设有m个数据,且m不太大).这种梯度下降方法也是我们之前一直使用的.…

https://databricks.com/blog/2014/08/14/mining-graph-data-with-spark-at-alibaba-taobao.html…

Ref: [Feature] Preprocessing tutorial 主要是 “无量纲化” 之前的部分. 加载数据 一.大数据源 http://archive.ics.uci.edu/ml/http://aws.amazon.com/publicdatasets/http://www.kaggle.com/http://www.kdnuggets.com/datasets/index.html 二.初步查看 了解需求 Swipejobs is all about matching Jobs…

转载自:https://ilmatte.wordpress.com/2013/01/06/entity-framework-joining-in-memory-data-with-dbset/ The argument of this post is relevant to people using Entity Framework and needing to filter data coming from a Database with a list of in-memory data. I…

1. Code First 可以先在代码里写好数据模型,自动生成DB.下一次启动的时候会根据__MigrationHistory判断 数据库是否和模型一致. 详情参考:http://blogs.msdn.com/b/adonet/archive/2012/02/09/ef-4-3-code-based-migrations-walkthrough.aspx 如果想改变数据库的某个字段,而又不想重新生成一遍数据库的话.请按照以下操作做: Package Manager console: enabl…

实体关系推理与知识图谱补全 Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 本文的任务为槽填充(Slot Filling),即从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers).对于此任务,本文叙述目…

Natural Language Processing Tasks and Selected References I've been working on several natural language processing tasks for a long time. One day, I felt like drawing a map of the NLP field where I earn a living. I'm sure I'm not the only person who…

http://vervedevelopments.com/Blog/query-classification-understanding-user-intent.html What exactly is the function of a  search engine? In simplest terms it acquires, stores and returns  information (from the web). Ok, simple enough. But we're talkin…

1.分词 Word Segmentationchqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 2.词预测 Word PredictionKyubyong/word_prediction ,基于CNN做词预测,提供数据和代码. 3. 文本蕴涵 Textual Entailment Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow,基于Tensorflow做文本蕴涵,提供数据和代码. 4. 语音识别 Automatic Speech Reco…

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本…

作者:cstghitpku链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/51279338来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1.分词 Word Segmentation chqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 对应的论文Convolutional Neural Network with Word Embeddings for Chinese Word Segmentation IJCNLP2017.…