Pallashadow的个人资料

如何估算一个神经网络在CPU集群和GPU集群上的资源消耗？

torch7笔记教程：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Ftorch%2Ftutorials&urlrefer=66412cd5443060ebf681774e23b9d674 网页版教程：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fcode.madbits.com%2Fwiki%2Fdoku.php&urlrefer=9f307243ed8f526b452c345b4947561e 命令行单行运行lua代码:th 运行lua脚本：lua ****.lua iTorch利用浏览器绘制torch中生成的图片和图表安装：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Ffacebook%2FiTorch&urlrefer=392eda206cf5437878274177244ce523 (不要乱看其他坑B安装方法) 使用：sudo ~/torch/iTorch/itorch notebook 在浏览器中输入localhost:8888使用 ipython指向默认版本错误的解决办法找到ipython路径（whereis ipython）：ubuntu下为/usr/local/bin/ipython sudo gedit /usr/local/bin/ipython 将文件第一行/usr/bin/python3 改为 /usr/bin/python 在torch安装package的方法： ~/torch/install/bin/luarocks install [package name] mattorch是一个能在torch中读取.mat文件的package 需要将MATLAB_HOME设为正确路径，且不要在sudo下安装

正在学习lua语言，预计15分钟后学会 - -

谷歌DeepMind发布最新论文，解决「红蓝帽子」难题 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.almosthuman.cn%2F2016%2F02%2F22%2Ftzvpi%2F&urlrefer=492f90e18ceb95d111193bbb566245ff 论文http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1602.02672.pdf&urlrefer=6a90da71a9c777d6c452ed4588786807

github上有哪些pretrain好的lenet或alexnet可以拿来tuning的？

[脑洞]智能胶囊宿舍以后大家都失业了，就会住在2立方米的棺材如何把床，显示器，椅子，桌板，充气娃娃等放在2立方米的空间里？房间上左右前后都是屏幕，通风设备和健身器械放床板下面

有在北京的小伙伴吗？

人脸情绪识别怎么弄？求论文，求原理，求代码

今天deep residual network原得奖模型被公开了 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FKaimingHe%2Fdeep-residual-networks&urlrefer=8bf2112032f55dda91f3a84d22c16652

[水]人脸识别备忘录 forum.memect.com/blog/thread/ml-2015-07-07-3861899462814605/

今年人脸检测用什么？ Y. Sun, X. Wang, and X. Tang. Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection. In Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013. 是最好的模型吗？ mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm#ref

马文明斯基去世了 Marvin Minsky http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FMarvin_Minsky&urlrefer=4d6d640235326f403adaf19b047fb35b

【知乎】怎样才算是精通C++ http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.zhihu.com%2Fquestion%2F19794858&urlrefer=dbffefd10b6a0d9df94ea0a3ffcc15de

谁玩过theano版的DQN？ http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fspragunr%2Fdeep_q_rl&urlrefer=c9f1458234753da9790c883f359794f1

大约两年前写的三国杀1v1文字版(python)，附github链接本来想训练神经网络打牌，后来烂尾了

【arXiv】2015 深度学习年度十大论文转自新智元 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fchuansong.me%2Fn%2F2134040&urlrefer=22a2fdbaced0fb211028fef380600487

一部手机怎么收10个手环的数据？ RT

【水】MXNET 好用吗？

deepmind,paper, 神经科学向，12月28日，神经计算的数据结构讲associative memory http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1512.08457.pdf&urlrefer=a69e47b1fc67e2a402f76e119612f86f

有没有好用的开源手环，求推荐

如何实现自动理发，自动化妆之类？

【deepmind】Memory-based control with recurrent neural netwo 视频：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DV4_vb1D5NNQ%26feature%3Dyoutu.be&urlrefer=a6908f0f0071fbaa27b3224a91de4b11 论文：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1512.04455.pdf&urlrefer=5946e13927b28e122875e8a52756628b 用RNN改进了DQN。现在是有记忆，还能做连续运动控制的DQN了

ubuntu连不上网了... 我手贱把网卡驱动关了一下，由于ubuntu本身存在的bug，网卡驱动无法开启；然而有线网不知道为什么也找不到...无法联网重装网卡驱动，肿么办？

Musk：抵抗AI错误使用的最好办法，就是让人们尽可能去拥有AI 转自新智元：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fchuansong.me%2Fn%2F2039176&urlrefer=500d9d4a4d8ea9cc7ba72d03522cf647 本质上，OpenAI是一个研究实验室，旨在削减两类组织的力量：包括因为拥有营利的超级智能系统（super-intelligence systems）而可能获得过多力量的大型组织，以及可能使用AI来获取力量甚至用来压迫本国公民的政府机构。 Musk：我认为抵抗AI错误使用的最好办法，就是让人们尽可能去拥有AI。如果每个人都有AI的力量，那就不会有个人或小团体拥有AI的超级力量。

[脑洞]人机结合式创新流水线 Computer Human Interactive Pipeline for Service Innovation (CHIPSI) 目的：基于遗传算法和人工反馈大数据，对任意可被量化的快速迭代类产品或服务做创新的标准流水线基本原理：机器负责创新的突变、重组部分，人类负责创新的评价部分，以最大化创新效率。可被量化的快速迭代类产品或服务：如餐饮工序，汽水成分，网站构图，视觉类设计图纸，音乐，绘画，诗歌，电影\小说剧本，编舞，聊天软件风格等 ———————————————————————————— 举例：我们吃腻了宫保鸡丁，我们如何才能对其口味做微调，吃到更好吃的宫保鸡丁呢？由于宫保鸡丁的工序是可被量化的，并被机器人厨师生产的。假设其标准工序为P，这时只要通过算法（算法细节后面再讲）对其工序进行微调，就能得到一系列标准工序的修改版，如向四个不同的方向做改良，P1（如第1分钟放盐），P2，P3，P4等等。或者做重组式创新，把宫保鸡丁和鱼香肉丝工序结合，得到P5 我们把改版工序制造出来的产品（宫保鸡丁），呈现给（以优惠价卖给）给人类客户（吃宫保鸡丁的人类），得到一系列反馈。结果客户可能对P1给好评更高于P。这样就把P1作为一个新工序，针对P1再做改良。

[讨论]用逆向强化学习向机器人传授动作技能虽然不是什么新鲜概念逆向强化学习(inverse reinforcement learning)与模仿的区别以往的模仿是说，机器人通过视觉等识别人的骨架，然好模仿运动。 IRL是说，不仅要模仿人的动作a，而且要明白在何种状态下执行a，Q(s,a)，并且要明白执行a背后的动机

二八定律是怎么推导出来的？ http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fzh.wikipedia.org%2Fwiki%2F%25E5%25B8%2595%25E9%259B%25B7%25E6%2589%2598%25E6%25B3%2595%25E5%2588%2599&urlrefer=fb342b4b7f1a4e6659f01f450f8130bf

matlab 三个向量外积生成3阶张量怎么弄？

[deepmind] DUELING NETWORK ARCHITECTURES FOR DEEP RL 在大部分游戏中超过double DQN，采用了新的构架 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1511.06581.pdf&urlrefer=c944f9dd65d9d35d880ea74a33460a9a

[水]等编译的时候（半分钟）应该做点啥？

历史上的著名程序员有哪些年纪大了以后特别落魄的？举几个著名的例子

[deepmind][paper]NEURAL PROGRAMMER-INTERPRETERS 神经程序员-解释器学习表示和执行程序，自编程实现加法、排序等，效果比seq2seq的LSTM更好

[deepmind][paper] policy destillation 网络更小，且一个policy玩多个游戏，且成绩和DQN相仿不明觉厉

做误差传递（Uncertainty Propagation）的五种方法 1. Monte Carlo simulation / importance sampling / adaptive sampling （萌特卡羅方法，也称统计模拟方法） 2. local expansion-based methods(Taylor series) （期望值附近泰勒展开，输入方差大或函数非线性时不准） 3. most probable point (MPP)-based methods : first-order reliability method (FORM) and second-order reliability methods 4. function expansion-based methods. Neumann expansion and polynomial chaos expansion (PCE) 5. numerical integration-based method.（积分，求全分布，再想办法化简） reference S. H. Lee and W. Chen, A comparative study of uncertainty propagation methods for black-box-type problems, Structural and Multidisciplinary Optimization Volume 37, Number 3 (2009), 239–253, DOI: 10.1007/s00158-008-0234-7

希腊字母发音对照表 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.cella.cn%2Fzzzl%2Fzs%2F03.htm&urlrefer=f01d851d00f43d179e1f06bc7af53218 受不了了，一定要彻底记住

机器人模拟器如何才能反映真实世界中的各种延迟？ RT

深度学习还有哪些鲜为人知的潜力？

关于人脑的十大误区排个名 1. 人脑工作原理与电脑类似 1.1 记忆像2进制数据一样可以在神经元之间流动 1.2 一个神经元像CPU一样可以执行各类不同的任务, 通常导致误区2 2. 人脑计算能力不如电脑 3. 意识是行为的原因 4. 人类智力依赖量子效应, 通常导致误区5 5. 人脑计算能力远超电脑 6. 人脑能力要靠智商衡量 7. 创造力非常神秘 8. 语言是思维的基础 9. 人脑只被开发利用了10% 10. 左脑/右脑负责感性思维/理性思维

人脸识别LFW排名 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fvis-www.cs.umass.edu%2Flfw%2Fresults.html&urlrefer=81fe6e2b511ee270241cf037844f9549

基于百度大数据的中国住宅区量化分析 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fbdl.baidu.com%2Fghostcity%2F&urlrefer=753a1fd29f0ec5d3722fd19f9cdee29e

有一个观点说人类通过很少样本就能识别一样东西而DL不能以此证明深度学习算法相对人脑的劣势这种说法到底有什么科学依据？我不是说DL真的就已经比人脑强了，毕竟CNN作为一种discriminative model迟早要被某种generative 网络淘汰。我只是吐槽这种说法到底有什么科学依据。人脑的运算能力比google的GPU集群高那么多，出生后连续训练12个月尚且只能识别简单图形http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fbaike.baidu.com%2Fitem%2F%25E8%25A7%2586%25E8%25A7%2589%25E5%258F%2591%25E5%25B1%2595&urlrefer=9ece0ca6abde12ea3d44284838ba81f6；现在市面上性能逼近或超过人脑CNN哪个训练了12个月以上的，总训练强度哪个超过了人脑的千分之一的？成年人一眼就能复认出第二次见过的人，很可能就是对十年以上训练出来的底层表征的复用而已。用来表征这个人脸的神经元说不定在记忆里面已经加旋转加扭曲加噪音训练过几万个回合了。怎么能把这种“很少样本”和DL的训练样本数混为一谈。

[想法]基于grid cell的场景表征方式既然哺乳动物都是这样表征世界的，那么其实可以用在机器人上

测试

[想法]DL+VR渲染通过深度摄像头观测周围场景，然后实时渲染成某类风格如某种风格艺术片，童话场景，地狱场景，minecraft风格等应该是什么流程？

有没这种平台，能把麻烦的数学题交给数学家解，收入跟数学家分成

已知随机变量x,y,z服从正态分布求3维空间中的单位向量[x,y,z]的方向的概率分布

kinect fusion 开源包居然是这么不正经的人做出来的 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.michelepirovano.com%2Fportfolio.php&urlrefer=12b86a2a35a31fdbf2dcc5064ace4278 四周都是莫名其妙的游戏

微软将分布式机器学习工具包DMTK开源

[tensorflow] google机器学习系统讨论贴 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Ftensorflow.org%2F&urlrefer=38cab7fd3daf3074f991d6fbe93a9953

粗大事了，google 将其机器学习系统，和部分代码开源了入口： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Ftensorflow.org%2F&urlrefer=38cab7fd3daf3074f991d6fbe93a9953 ———————————————————————————— 　　事实上，多年以来，谷歌内部一直在使用一种机器学习系统，代号为“TensorFlow”。如今，谷歌正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员。相关中文报道： http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2F36kr.com%2Fp%2F5039497.html&urlrefer=5234740279e4bdf04bc990c10942720b

用RecurrentJS搞深度学习，怎么才能用上GPU？ http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fkarpathy%2Frecurrentjs&urlrefer=6bd77303b6e5087a5d45c5f52d083920 一直不明白

机器之心：arXiv上五篇顶尖深度学习论文都讲了些什么？ http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.almosthuman.cn%2F2015%2F11%2F09%2Fgbhms%2F&urlrefer=efc7cec844e6377dbe8b93152f177f7f

鸿观第一季：第59期工业4.0的中国机遇 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fv.youku.com%2Fv_show%2Fid_XMTM3ODYyMTExMg%3D%3D.html%3Ffrom%3Dy1.7-1.1&urlrefer=632e0c7dac972fe862f72c59f923eca5 听了这期以后，对宋鸿兵黑转粉，我什么水平？

大脑新解：像计算机一样记忆转自新智元，译文在微信上找不到链接原文作者：查尔斯R.格里斯泰尔原文： Gallistel, C.R., & King, A. (2009) Memory and the computational brain: Why cognitive science will transform neuroscience . New York: Blackwell/Wiley 这里提出一种完全离经叛道的假说，说人类长时记忆可能是以分子形式存储的我在想如果存在一堆分子里，怎么翻译成动作电位传输出去；就算能快速翻译并传输，一堆神经元如何同步？（如果不同部则信号无意义）下面是脑洞 ———————————————————————————— 假设海马某个细胞，里面有大量完全一样的分子，编码［001110］01000010001 那么在接收某个启动信号以后，比如1001001，这个分子会结合到细胞膜上的某个蛋白上；然后，在接收到某个触发信号以后（分子编码的方括号部分）［001110］，会使整个神经元在分子表征的0相位处关闭。这样当海马的所有神经元处在一个高频信号下，局部区域的神经元就会由于这些分子的作用而形成某种模式，并以这种模式编码记忆。 @Tigerginus 01000010001

［转］Magic Leap 和微软的 HoloLens 相比有哪些异同点？ http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fwww.zhihu.com%2Fquestion%2F36921637&urlrefer=77c4bc64d962be8148e46ff26aeb356f

[paper] 纯用Feedforward神经网络做generative model， http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F1406.2661v1.pdf&urlrefer=b40150b99febeac467cd1ec7176cb9b2 动机：纯用Feedforward神经网络做generative model 基本原理，一个神经网络G （generator）通过一组随机数种子生成图片；和一个神经网络D（discriminator）通过有监督学习负责识别图片是自然图片还是G伪造的图片而G负责努力欺骗D，最终G就变成了生成自然图片的欺骗大师

我见过的最好的问题是：有什么事是你确信的，但几乎没其他人相信

LeCun: RL只是蛋糕上的樱桃，你不能指望它能训练成千上万的参数 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fchuansong.me%2Fn%2F1891773&urlrefer=e7459d4c1cad52115b866109d6251c99

现在有什么对社会很有价值，需要IT技术，又没人干的事？

［水］研究表明任何听起来像神经科学的扯淡都会更有说服力 http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=http%3A%2F%2Fjandan.net%2F2015%2F10%2F31%2Fwin-an-argument.html&urlrefer=44e658256b20f76096cec7844e0f9d8c