國外比較有名的機器學習、計算機視覺相關論壇有哪些？

12-27

小夕只推一個：Quora。

之前嘗試過刷stackoverflow，刷Google+，刷Facebook相關主頁。最終唯一一個堅持下來並且完全停不下來的就是Quora！

最大的原因是，quora跟知乎很像（好像反了），逛技術貼的時候，沒有幾個人喜歡一頭扎在細節里（比如有個人問「誒？我這段代碼為什麼不能運行？」，這種問題你願意看嗎？），所以放棄了刷stackoverflow，僅僅是在遇到細節性問題的時候會去stackoverflow找答案或者提問。

Google+我感覺信息太散。雖然有圈子，但是圈子裡的內容而已，並沒有很多讓我眼前一亮的，也可能我沒有找到高質量的圈子。

Facebook也刷了一段時間，比如MIT主頁，Stanfoed主頁，Berkeley主頁等。這裡最大的問題就是文章往往太長...很多高質量文章，但是經常看不了一半看不下去了，久而久之就不想點了。

Quora則恰好達到了這個平衡點。比如Andrew Ng寫的很多回答：

寫的通俗易懂而且很棒，有時甚至讓人感覺get到了不得了的秘密。

除了關注這些行業大牛，更重要的是像知乎一樣關注話題，下面是小夕關注的話題：

大家可以自己看著關注～總之現在刷quora就是一種享受，推薦的內容特別高質量，而且都不長，不容易疲勞。

還有非常重要的一點，quora的UI簡直棒呆啊，可愛爆了～

最後推薦一下自己的微信訂閱號【夕小瑤的賣萌屋】，據說每個想學機器學習的人進來後都停不下來了(￣?￣)

這個不錯，也有教授參與。
Machine Learning

github，首推tensorflow和pytorch

reddit 機器學習板塊。

cvchina

機器視覺論壇：視覺計算研究論壇，不過我不怎麼上。買些書看看吧，討論氛圍不熱烈。

訂閱大牛們的google+， Twitter和微博

引言:

谷歌正在開發下一代機器學習框架; 1,無黑盒問題, 2,學習效率更高(可像兒童一樣看兩眼認識西紅柿) 3,學習過程更靈活可控(因為這條,據說甚至可運行在手機終端上)

SMG_NothingIsAll項目介紹:

1,基於能力開發(可自學各種語言) 2,不依賴演算法的後天能力(除視覺等先天功能) 3,可運行於終端(包括手機) 4,AGI(可學習開車,也可以學習作家務)

人工智慧系統大致結構:

Input-&>Feel-&>Understand-&>Store Mind-&>Understand-&>Feel-&>Output

Input(負責多媒體輸入,注意力性能優化)

視覺
物體,行為,表情,人臉等
聽覺
文本
網路
...

Feel(負責輸入數據的解析取屬性等)

視覺
物體(圖像,細節追加)
行為(行為定義)
...
聽覺
像人類一樣聽語言
文本
沒有分詞系統(全部使用Understand和Store工作)
...

Understand(比較是人類最基本的運算能力)

1,思考:分解輸入的內容並存Memory和MK,分析記憶中的規律並存Logic

Input
唯一性判斷(與Input和Store的往返交互)
注意力
分解,找不同
規律,找相同

2,決策:

Mind產生的輸出需求決策
任務隊列的任務決策

Mind(細膩,豐富)

1,自我感知(電量,安全性,我是誰)2,冥想(用於調用Understand冥想整理記憶中的邏輯)3,產生需求(充電需求,溝通需求,安全需求,快樂需求)4,審美(先天標準)5,七情六慾(先天定義)6,創造力7,好奇心

Store(記憶,圖譜,邏輯,習慣,GC等)

1,Memory記憶數據2,MK知識圖譜3,Logic邏輯

總結:

1,人類也是一台複雜的機器 2,所謂意識,只是Mind先天功能的體現 3,越完美的機器學習越需要完善的世界交互) 4,只有AGI才是真正的人工智慧 5,先天不需要數據,後天依賴數據 6,關於智力爆炸(這是個安全問題,1,建立在無黑盒的基礎上研發AI 2,我將把NothingIsAll閉源) 7,人法地,地法天,AI法人;恆且久者唯此道也;

參考資料:

https://www.github.com/jiaxiaogang/SMG_NothingIsAll----轉載請申請,文章來自"赤臂生"

沒人說kaggle么？

Stack flow, quora , reachergate