神经网络与深度学习 让机器具备智能是人们长期追求的目标，但是关于智能的定义也十分模糊。Alan Turing在 1950年提出了著名的图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答。如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机是智能的”。 要通过真正地通过图灵测试，计算机必须具备理解语言、学习、记忆、推理、决策等能力。这也延伸出很多不同的学科，比如机器感知（计算机视觉、自然语言处理），学习（模式识别、机器学习、增强学习），记忆（知
导读：人工智能始于思想实验，深入了解AI和深度学习的历史，并了解它们为什么现在取得快速的发展。 深度学习（DL）和人工智能（AI）已经不再是科幻小说中遥不可及的目标，目前已成为了互联网和大数据等领域的
最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。
江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣——Geoffrey Hinton。他提出了全新的“神经胶囊”理论，这“胶囊”里到底装的是什么“药”呢？
未来是一个AI的时代吗？很有可能是的，几乎每天都能看到AI相关的新闻，你会不会也有一种想要钻研AI，制造下一个AlphaGo的冲动？ 可是学习AI说难不算特别难，但是说简单也绝不简单，尤其是对于初学者
这是言论的主要出处： Artificial intelligence pioneer says we need to start over（http://t.cn/RpR0Q18） 以及 Fei-Fei Li 在 Twitter 上的评论： Echo Geoff's sentiment no tool is eternal, even backprop or deeplearning. V. important to continue basic research.（http://t.cn/RpFfw5f
人工神经网络已经飞入寻常百姓家，也是这一波智能技术兴起的“始作俑者”，从专业的角度讲解神经网络的资料数不胜数，但是感觉都不太友好，要么偏于某个细分，要么过于晦涩，我就尝试着白话一下，抛砖引玉。
选自Github 作者：Max Brggen 机器之心编译 参与：蒋思源 近来，部分机器学习从业者对深度学习不能训练小数据集这一观点表示怀疑，他们普遍认为如果深度学习经过优良的调参，那么就不会出现过拟合和过训练情况，也就能较好地从小数据集学习不错的模型。在本文中，Max Brggen 在多个小数据集对神经网络和 XGBoost 进行了对比，并表明 ANN 在小数据集可以得到和 XGBoost 相媲美的结果。 模型源代码：https://gist.github.com/maxberggren/b3ae92b2
本文作者 张玉宏 2012年于电子科技大学获计算机专业博士学位，2009~2011年美国西北大学联合培养博士，现执教于河南工业大学，电子科技大学博士后。中国计算机协会（CCF）会员，YOCSEF郑州2018~2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。 江山代有才人出，各领风骚数百年。但在计算机科学领域，风骚数十年都非常难。卷积神经网络在短短三十多年里，几起几落。别看它现在依然如日冲天，要知道，浪潮之巅的下一步，就是衰落。而加快推动这一趋势的，正是卷积神经网络得以雄起的大功臣——Ge
神经网络训练中 “权重” 有多重要不言而喻。但谷歌前段时间发表的研究表明，即使抛弃神经网络权重训练，使用随机共享权重，也可以执行各种任务。
当年的神经系统还不如现如今这般流行，所有的研究都只是深度学习，而那时候我们就已经在思考一个问题：深度学习依赖的反向传播算法 (back-prop) 显然是很不容易被人们所接受的，很难相信神经系统能够自动形成与正向传播对应的反向传播结构(这需要精准地求导数，对矩阵转置，利用链式法则，并且解剖学上从来也没有发现这样的系统存在的证据)。 另外一点是，神经系统是有分层的(比如视觉系统有 V1, V2 等等分层)，但是层数不可能像现在的大型神经网络一样动不动就成百上千层(而且生物学上也不支持如此，神经传导速度很慢，不
机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展，我们的身边正被人工智能所包围。与此同时，关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注，一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识，还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。 说到“意识”的问题，人类之所以有意识，关键还是在于“生物大脑”存在。以此作比，机器人要想有意识，就得先有一个“大脑”，也就是所谓的“人工神经网络”。 什么是人工神经网络？ 人工神经网络，常常简称为神经网络，是以计算机网络系统模拟生物神经系统的智能计算系统，是对人脑或自然神经网
晓查 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用喇叭识别手写数字？ 听起来好像是玄学，但这其实是正经的Nature论文啊。 下面的图，表面上看起来是个改造过的喇叭，其实用它来识别手写数字，正确率接近90%。 这就是来自康奈尔大学的物理学家们整出的新花样。 他们用扬声器、电子器件、激光器，分别造出了声学、电学、光学版的物理神经网络（PNN）。 而且以上这些神经网络还能用反向传播算法执行训练。 物理学家整出PNN的原因是：摩尔定律已死，我们要用物理系统拯救机器学习。 据这篇文章所说，和软件实现的神经
寄语：让计算机自己去学习和训练规则，是否能达到更好的效果呢？自动机器学习就是答案，也就是所谓“AI的AI”，让AI去学习AI。
【AI 科技大本营导读】近日《连线》杂志发表了一篇文章，记录了与“深度学习之父” Geoffrey Hinton 围绕人工智能伦理、技术、学术等领域的采访实录。当被问到如今人工智能是否将走进寒冬时，Hinton 的回答非常坚决：“不会有‘人工智能寒冬’。因为 AI 已经渗透到你的生活中了。在之前的寒冬中，AI 还不是你生活的一部分。但现在它是了。”
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学/计算模型，用于拟合各种函数。
1986年，辛顿教授和他的团队重新设计了BP算法，以“人工神经网络”模仿大脑工作机理，又一次将人工智能掀起了一个浪潮。但是，当风光不再时，辛顿和他的研究方向，逐渐被世人所淡忘，一下子就冷藏了30年。但在这30年里，辛顿有了新的想法。
我就在这里等你关注，不离不弃 ——A·May R-46T-56 📷 「序 言 」 前几天学习了R中的KNN近邻分类预测的做法，KNN近邻分析法可以说是最基础的、最简单的分类分方法，难度居中且好理解的是决策树，比较难理解的就是随机森林、SVM向量机和人工神经网络。 实际上，要是现在让我做一个分类模型的话，想都不想的选择决策树，因为过程和结果都很好理解，而且图形也可以拿出来用。但是，无奈决策树只适合于小数据样本，大数据我们还是要学会别的方法，主要是用来防身。 今天开始学习分类中最具代表性的，也是难度最大，但准确
【新智元导读】美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明，光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能，进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。
看到下面这只动物，你的大脑会立刻提取出与它相关的信息(栖息地、大小、饮食、寿命等等)。但是，如果你从未见过这种动物，你的大脑则会快速遍历你见过的所有动物，比较它们的尾巴、耳朵、爪子、鼻子、鼻子等特征， 以确定这种奇怪的生物属于哪个物种。
深度学习：为多项人工智能技术服务的成套技术，近年来伴随着研究的不断深入和GPU能力的不断拓展，它也变得更加强大，SDC就是能够利用这些技术的系统。
雷锋字幕组获MIT课程团队授权翻译自动驾驶课程，视频链接：http://www.mooc.ai/course/483/info 我们为你整理了每一个Lecture的课程笔记，提炼出每一讲的要点精华，推荐结合课程笔记观看视频内容，学习效果更佳。 原标题 MIT 6.S094:Deep Learning for Self-Driving Cars 2018 Lecture 1 Notes 作者 | Sanyam Bhutani 翻译 | 李瀚 刘徽 整理 | 凡江
我在上学的时候非常讨厌生物学，却热爱数学。在经过很长一段时间之后，我现在终于开始接触一个将数学和生物学结合在一起的领域：受生物神经网络启发而诞生的人工神经网络（ANN）。虽然你可能会觉得这样说很奇怪，但这就是我对人工神经网络的定义。我们在这里所谈的生物学，基本上是研究大脑或者神经系统。人工智能模仿神经系统如何工作。由于大数据的加持，人工神经网络最近非常受欢迎。事实上，我的一个同事说，如果没有大数据，你无法完成人工神经网络或任何机器学习算法。但当然，我不相信他并决定亲自试一试。所以，这篇博文是我与人工智能的第一次互动。
作者简介 古映杰，携程度假研发部高级研发经理。负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源库 react-lite 作者。本文来自古映杰在“携程技术沙龙——新一代前端技术实践”上的分享。 本文面向前端工程师，使用熟悉的前端技术 JavaScript，讲解机器学习里的基础概念和算法。 演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO，包括拟合线段中心点，拟合矩形中心点，线性回归，AI玩Flappy-Bird和2048游戏，识别手写数字等效果。 1、什么是人工智能（AI）？ ---- 智能行为和现象，有不同的来源
2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月，我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室，为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习？ 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前，先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习，它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示，其作为机器学习的一个特定的子研究领域，现已成为
实际上这张图来源于最近的一项研究，相关论文已被发表在了Nature子刊Scientific reports上。
想象一下，如果电脑或机器人可以完成所有枯燥乏味的工作，我们就能享受生活、做更多有意义的事（如图1所示）。这些绝对是许多学术界、工业界研究人员的愿望。工程师的最终梦想是，按下一个“魔法按钮”，自动实现产品的设计、layout和优化，并满足性能参数和可制造性，这依然是科幻小说的情节，但现在各种实验设计（DOE）的运用使得技术已取得巨大的进步，特别是人工神经网络（ANN）。 📷 图1 正如我们所知，人工智能和神经网络的概念已经存在了几十年。直到近期，在2015年左右，相对“廉价”的处理技术（如低成本多核处理器和云
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
我写过几篇关于人工神经网络的文章，但都是关于随机概念的随机文章。本系列文章将向您详细介绍人工神经网络及其相关概念。所有内容的参考资料和参考资料将在本系列的最后提到，以便您可以深入研究所有的概念。
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模仿生物神经网络的算法数学模型，用于进行信息处理和模式识别。
早在1943 年，神经科学家和控制论专家Warren McCulloch 与逻辑学家Walter Pitts就基于数学和阈值逻辑算法创造了一种神经网络计算模型。其中最基本的组成成分是神经元（Neuron）模型，即上述定义中的“简单单元”（Neuron 也可以被称为Unit）。在生物学所定义的神经网络中（如图1所示），每个神经元与其他神经元相连，并且当某个神经元处于兴奋状态时，它就会向其他相连的神经元传输化学物质，这些化学物质会改变与之相连的神经元的电位，当某个神经元的电位超过一个阈值后，此神经元即被激活并开始向其他神经元发送化学物质。Warren McCulloch 和Walter Pitts 将上述生物学中所描述的神经网络抽象为一个简单的线性模型（如图2所示），这就是一直沿用至今的“McCulloch-Pitts 神经元模型”，或简称为“MP 模型”。
作者 Adam Temper 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 对所有事情都有一定了比拥有一项专业技能更实用。对于进入新兴市场领域的人来说尤其如此，特别是科技领域。
人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，近年来在机器学习和深度学习领域取得了巨大成功。本文将深入讲解Python中的人工神经网络，包括基本概念、神经网络结构、前向传播、反向传播、激活函数、损失函数等关键知识点，并通过实际代码示例演示人工神经网络在手写数字识别问题上的应用。
斯坦福大学研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。这一重大突破表明光学电路可以执行基于电子的人工神经网络的关键功能，并且可以更便宜，更快速和更节能地执行诸如语音或图像识别之类的复杂任务。
这是一个值得思考的问题。机器学习算法并不缺乏，那么为什么数据科学家会倾向于深度学习算法呢？神经网络提供了传统机器学习算法不具备的功能吗？
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs），也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model）。
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从感知器到人工神经网络 在第8章，感知器里，我们介绍了感知器，一种线性模型用来做二元分类。感知器不是一个通用函数近似器；它的决策边界必须是一个超平面。上一章里面介绍的支持向量机，用核函数修正了感知器的不足，将特征向量有效的映射到更高维的空间使得样本成为线性可分的数据集。本章，我们将介绍人工神经网络（artificial neural networks，ANN），一种用于强大的非线性回归和分类模型，用新的策略来克服感知器的缺点。 如果把感知器比喻成一个神经元，那么人工神经网络，即神经网，就是一个大脑。人脑就是
【新智元导读】 人工神经网络性能的好坏取决于哪些要素？取得了哪些进展，最新发展趋势是什么？通过与生物神经网络的对比，本文带来对人工神经网络的深度介绍。 能够学习被认为是智能生物的一大标志。机器学习现在有能力从数据集中学习和推断，从而完成复杂的任务，比如对以前从未见过的物体进行分类。 机器学习与人类学习有着惊人的相似和重要的差异。通过比较和对比生物与人工智能如何学习，我们可以建立一个更完善的架构。 从神经元说起 在生物神经网络中，学习源自于大脑中无数神经元之间的连接。大脑接触到新的刺激后，这些神经元之间的连
人脑是一种强大的智慧大脑，人类通过教育改变了人类大脑的思维，提升了人类自己适应社会的能力,通过教育自我学习成长。
澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章，称谷歌的研究者们正在利用人工智能开发更强大的人工智能。 谷歌已经宣布了人工智能的另一项重大进展，即一种新的机器学习方法，能够
尽管近年来人工智能取得了许多进步，但人工神经网络仍远未接近人类的智能。ANN可以在国际象棋和围棋等游戏中打败人类对手，但在大多数维度上——语言、推理和常识——它们甚至没有达到四岁儿童的认知能力。
人工智能（AI）一词没有严格的定义。广义上说，人工智能指的是旨在模仿人类智能的计算机系统，其目标是执行人类可以完成的任何任务（图1）。人工智能通常被认为是计算机科学的一个子领域，但它与其他几个研究领域密切相关，包括数据科学和机器学习，以及统计学。人工智能在科学领域的大部分前景来自于它在大型数据集中发现（或“学习”）结构的能力，以及使用这种结构来做出预测甚至执行任务的能力。这种人工智能系统的优势可以补充人类的优势。例如，人工智能系统能够在非常高维的数据中看到模式，因此可以作为一个强大的工具来帮助而不是取代人类研究人员。几乎所有的现代人工智能系统都依赖于人工神经网络（ANN）的变化，这是受到神经系统组织的启发。
在这个大数据时代，人工智能已成为科学家们的盟友。例如，机器学习算法正在帮助生物学家理解控制基因功能的分子信号。鉴于最近遗传学的显着进步，我们很容易认为21世纪的科学家已经利用机器学习掌握了一种清晰、快速的方法来进行基因组序列扫描，并找出数千个基因中哪些可以表达而哪些不能表达。基因表达是基因内编码的信息产生关键产物（例如蛋白质）的过程。但是，随着开发出新算法来分析更多数据，它们也变得更加复杂且难以解释。生物学家Justin B. Kinney和Ammar Tareen设计高级机器学习算法，使生物学家更容易理解。
科学家们已经从 DNA 中开发出一种人工神经网络，能够识别嘈杂和高度复杂的分子信息。
美国加州理工学院的科研人员利用合成的DNA分子研制出了一个人工神经网络，能够处理经典的机器学习问题。
加州理工学院的研究人员开发了一种由DNA制成的人工神经网络，可以解决经典的机器学习问题：正确识别手写数字。这项工作是证明将人工智能编入合成生物分子电路的能力的重要一步。
深度学习范式主要是通过发现经验数据中，错综复杂的结构进行学习。通过构建包含多个处理层的计算模型（网络模型），深度学习可以创建多个级别的抽象层来表示数据。例如，卷积神经网络CNN可以使用大量图像进行训练，例如对猫狗分类去学习猫和狗图片的特征。这种类型的神经网络通常从所采集图像中，包含的像素进行学习。
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