國(guó)外大神的機(jī)器學(xué)習(xí)算法大匯總；如何用 50 行 PyTorch 代碼實(shí)現(xiàn) GANs | AI開(kāi)發(fā)者頭條

工具推薦：基于 LMDB 的機(jī)器學(xué)習(xí)張量數(shù)據(jù)快速讀寫(xiě)工具

今天推薦一款基于 LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）數(shù)據(jù)庫(kù)的張量讀寫(xiě)工具，專門(mén)為加快機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)讀取速度而設(shè)計(jì)。

詳情：https://github.com/vicolab/ml-pyxis

機(jī)器學(xué)習(xí)算法大匯總

近日有國(guó)外大神祭出了一張神圖，圖中針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域幾乎所有的常見(jiàn)算法進(jìn)行了分類大匯總。不但簡(jiǎn)單介紹了每一種算法的大概含義，還整理了它們的常見(jiàn)應(yīng)用和優(yōu)缺點(diǎn)，各位開(kāi)發(fā)者絕對(duì)不可錯(cuò)過(guò)。

原圖：http://pan.baidu.com/s/1kVFhQqb

詳情：https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY

微軟創(chuàng)新杯報(bào)名截止日期延長(zhǎng)至2月28日

隨著寒假的結(jié)束，2017 微軟“創(chuàng)新杯”的注冊(cè)時(shí)間也進(jìn)入了倒計(jì)時(shí)階段。日前根據(jù)微軟創(chuàng)新杯中國(guó)區(qū)官方的消息，2017 年微軟“創(chuàng)新杯”中國(guó)區(qū)項(xiàng)目的報(bào)名注冊(cè)時(shí)間已經(jīng)延長(zhǎng)到了 2 月 28 日 24:00 。

中國(guó)區(qū)報(bào)名指南：http://pan.baidu.com/s/1qYjPtWo#list/path=%2F

官網(wǎng)地址：https://imagine.microsoft.com/zh-cn

第 11 屆 RE·WORK 全球深度學(xué)習(xí)峰會(huì) 4 月份開(kāi)幕

近日，主辦方 RE·WORK 宣布第 11 屆全球深度學(xué)習(xí)峰會(huì)（Deep Learning Summit）將于 2017 年 4 月 27-28 日在新加坡舉行。據(jù)介紹，屆時(shí)將有30位特邀演講嘉賓和200多位行業(yè)專家蒞臨參加，其中包括 Google，Procter & Gamble 和 Facebook 的代表。大會(huì)的主題包括：深度學(xué)習(xí)算法、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解、自動(dòng)駕駛和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

雷鋒網(wǎng)按：RE·WORK 是一家專門(mén)從事前沿科學(xué)和突破性技術(shù)相關(guān)活動(dòng)的組織公司，其常規(guī)合作伙伴包括蘋(píng)果、IBM、微軟和谷歌等。

詳情：https://re-work.co/events/deep-learning-summit-singapore-april-2017

精品博文：如何用 50 行 PyTorch 代碼實(shí)現(xiàn) GANs

近日 AI 領(lǐng)域的大神級(jí)人物 Yann LeCun 在個(gè)人社交賬號(hào)上推薦了一篇博文，該文仔細(xì)介紹了在 PyTorch 框架下，如何只用 50 行代碼實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的 GANs（Generative Adversarial Nets），值得各位開(kāi)發(fā)者仔細(xì)研讀。原文作者為前谷歌高級(jí)工程師、AI 初創(chuàng)公司 Wavefront 創(chuàng)始人兼 CTO Dev Nag。本文雷鋒網(wǎng)已經(jīng)編譯整理出了中文版本，鏈接如下。

雷鋒網(wǎng)鏈接：http://www.specdd.com.cn/news/201702/eIGiQzuGeuAaH22e.html

原文鏈接：https://medium.com/@devnag/generative-adversarial-networks-gans-in-50-lines-of-code-pytorch-e81b79659e3f#.xdq1jstyr

代碼鏈接：https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks