Jointly Learning Binary Code for Large-scale Face Image Retrieval and Attributes Prediction

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

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44904649 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Large Scale Machine Learning大规模机器学习 Learning With Large Datasets大数据集学习 Stochastic Gradient Descent随机梯度下降 Mini-Batch Gradient Descent迷你批处理梯度下降 Stochas

大家好,我是Mac Jiang,今天和大家分享Coursera-Stanford University-Machine Learning-Week 10:Large Scale Machine Learning的课后习题解答.虽然我的答案通过了系统测试,但是我的分析不一定是正确的,如果各位博友发现错误或有更好的想法,请留言联系,谢谢.希望我的博客对您的学习有所帮助! 这单元,吴恩达老师主要讲了五个方面的内容: 1.随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent),比较了随机

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,

Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google 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 Google . 摘要:众所周

In this paper, we raise important issues on scalability and the required degree of supervision of existing Mahalanobis metric learning methods. Often rather tedious optimization procedures are applied that become computationally intractable on a larg

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈 --->   本文提出:允许模型自动(软)搜索 --- 与预测目标单词相关的源句( x 硬分段 ) 摘要 神经机器翻译是最近提出的机器翻译方法.与传统的统计机器翻译不同,神经机器翻译的目标是建立一个单一的神经网络,可以共同调整以最大化翻译性能.最近提出的用于神经机器翻译的模型一般是编码器 - 译

参考资料: Learning Globally-Consistent Local Distance Functions for Shape-Based Image Retrieval and Classification,Andrea Frome etc. 昨晚总结完就睡着了,今天不知道为什么手欠给拉到废纸篓里面还强迫症上身把废纸篓清空了,哎,终于写回来了,都快被自己蠢哭了=.=

Gradient Descent with Large Datasets Learning With Large Datasets 我们已经知道,得到一个高效的机器学习系统的最好的方式之一是,用一个低偏差(low bias)的学习算法,然后用很多数据来训练它. 下面是一个区分混淆词组的例子: 但是,大数据存在一个问题,当样本容量m=1,000时还行,但是当m=100,000,000呢?请看一下梯度下降的更新公式: 计算一个θ值需要对1亿个数据进行求和,计算量显然太大,所以时间消耗肯定也就大了.