活着意味着什么？这个问题一直困扰着我们。成千上万的小说家，哲学家，科学家都曾经努力要解答这个问题。 然而，从实际目的来看，你不需要知道：你就是活着。你只要知道在这个世界上按照一系列规则行事，只要这些规则起作用，你就按照这些规则说的去做。 这里考虑的所有事情和加州纽瓦克的创业企业Koniku正在开发的类似人脑的电脑没有什么区别。在这个领域进行的所有实验都是使用人工方法或创造出连接物理世界和机器的端口，目的是尽力理解和复制非常复杂的人脑。 Koniku则另辟蹊径，从脑细胞神经元开始，自下而上，努力运用工程手段
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
在构建自然语言理解深度学习模型过程中，研究人员或者工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力，而不是专注于模型架构设计与参数调整。
其实大部分人都是这样的，即便是我们这些技术宅，第一次听到深度学习的时候也是一脸懵逼，觉得很高大上，然而并不知道它到底是干啥的。
【新智元导读】随着人工智能系统变得越来越高端复杂，我们也愈发难以想象不通过语言，而使用其他方法与计算机沟通。不仅如此，能够简单地与人类交流会让人觉得计算机无比神奇。毕竟，语言是人类理解世界、与世界互动最重要的方法之一，是时候让机器也懂人话了。但是，虽然人工智能领域的科学家进行了各种尝试，但是机器真正理解人话依然是一个难点。本文作者认为，近年来深度学习的发展为解决这一问题带来了希望，但是究竟能不能实现机器与人类在语言上基于理解的沟通，还有待观察。 在韩国首尔的一场格外紧张的围棋比赛的中，史上最佳棋手之一李世石
今天继续分享卷积神经网络，常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程，有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？我们先来看一些直观的基础知识。
神经网络是线性和非线性模块的巧妙组合。当我们明智地选择并连接它们时，我们就有了一个强大的工具来近似任何数学函数。例如，用非线性决策边界分离类的方法。
本文探讨了人工智能研究需要哲学参与的原因。作者认为，人工智能的实质是对人的模拟，但这种模拟可能会导致对人的误解和误判。因此，哲学可以帮助我们更深入地理解人的本质和意识，从而更好地设计出更符合人的需求的人工智能。同时，哲学也可以帮助我们在人工智能的伦理和社会影响方面做出更好的决策。
本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。
TensorFlow 2.0 中，我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化（abstraction）级别，让你可以根据自己的项目，挑选出最适合的级别。本文中，我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式：
在9月中旬，北京智源人工智能研究院曾举办“智能体系架构与芯片”重大研究方向的发布会，发布会上宣布中科院计算所陈云霁研究员将担任这个方面的首席科学家，带领 9 位智源研究员（PI）与 6 位智源青年科学家共同探索面向未来的高效能、通用智能处理器。
我们距离通用人工智能还有多远？这是一个很多人都在试图回答的问题。然而对于人工智能领域的真正从业者来说，我们面前的道路还很长。Rethink Robotics 创始人，前 MIT CSAIL 主任 Rodney Brooks 近日撰文对人工智能的起源和发展进行了简要介绍，并对 AI 的未来进行了展望。Brooks 指出：在人工智能领域里，我们现在甚至连起步都算不上。
选自rodneybrooks.com 作者：RODNEY BROOKS 机器之心编译 我们距离通用人工智能还有多远？这是一个很多人都在试图回答的问题。然而对于人工智能领域的真正从业者来说，我们面前的道路还很长。Rethink Robotics 创始人，前 MIT CSAIL 主任 Rodney Brooks 近日撰文对人工智能的起源和发展进行了简要介绍，并对 AI 的未来进行了展望。Brooks 指出：在人工智能领域里，我们现在甚至连起步都算不上。 Yann LeCun 对此评论道：「很棒的文章！……
Mojo是一门新的编程语言，它结合了Python的易用性和C的性能，旨在成为AI研究和生产的理想选择。Mojo的优点有：
作为通往AGI最有潜力的一条路径，这个领域已经开始得到学界和产业界越来越多的关注。
带个三岁小娃去动物园，她凭直觉就知道这个在吃树叶的长脖子生物就是她图画书中叫做“长颈鹿”的动物。这看起来很平常，但其实非常了不起。图画书里是一个单线条组成的静态轮廓，而动物园所见的是一个充满颜色、质感
“深度学习”指的是训练神经网络，有时候规模很大，那么神经网络究竟是什么呢？在这个视频中，我会讲些直观的基础知识。
人工智能哲学作为一个行当，在国内基本上是还没有确立起来。总体来说国外的情况比我们好一点，马马虎虎算一个哲学分支。举个例子，玛格丽特·博登是研究人工智能哲学的一个比较大牌的人物，一个女哲学家，英国人。她为什么研究比较好？因为她和MIT、卡耐基梅隆这些研究人工智能的重镇有非常密切的联系，和那里的人工智能界的大佬都是私下的朋友。而且玛格丽特除了是哲学专家以外，在计算机、生物学、心理学方面都有相应的学位。我们国家在文科和理科的交汇方面的确做得不是很好。
目录 1. 深度学习有哪些应用 2. 什么是神经网络 2.1 什么是感知器 2.2 神经网络的结构 2.3 为什么神经网络具有非线性切分能力 3. 神经网络的计算过程 3.1 计算过程 3.2 随机初
《Tensorflow基础快速入门》课程的目的是帮助广大的深度学习爱好者，逐层深入，步步精通当下最流行的深度学习框架Tensorflow。该课程包含Tensorflow运行原理，Tensor上面常见的操作，常见API的使用，公式推导，Tensorboard，张量形状变换，张量上的数据操作，算术操作，矩阵操作，规约操作，序列比较和索引，共享变量，Graph图的操作，Tensorflow分布式部署，多层神经网络的搭建，神经元拟合的原理及生物智能方面得到的灵感。帮助大家一步一个脚印，把Tensorflow技术学扎实，学精通。
本文转载自：机器之心 模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
【导读】人工智能哲学作为一个行当，在国内基本上是还没有确立起来。总体来说国外的情况比我们好一点，马马虎虎算一个哲学分支。举个例子，玛格丽特·博登是研究人工智能哲学的一个比较大牌的人物，一个女哲学家，英国人。她为什么研究比较好？因为她和MIT、卡耐基梅隆这些研究人工智能的重镇有非常密切的联系，和那里的人工智能界的大佬都是私下的朋友。而且玛格丽特除了是哲学专家以外，在计算机、生物学、心理学方面都有相应的学位。我们国家在文科和理科的交汇方面的确做得不是很好。 一、哲学能够为人工智能做些什么？ 哲学要做的第一件事是
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一提这些概念就言必称《终结者》、《机械姬》，哈尔9000，实际上是一种对大众的误导。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距
多层感知机（MLP）有着非常悠久的历史，多层感知机(MLP)是深度神经网络(DNN)的基础算法
【导读】大家好，我是泳鱼，一个乐于探索和分享AI知识的码农！模型的训练、调参是一项非常费时费力的工作，了解神经网络内部的数学原理有利于快速找出问题所在。本文作者从零开始，一步一步讲解了训练神经网络时所用到的数学过程。
神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。
这篇论文被接受为 ICLR 2019 的 Poster，它的评分为 6、5、7。正如评审该论文的领域主席所言，这篇论文提出了一个非常有意思的正向链模型，它利用了元层级的扩展，并以一种非常简洁的方式降低了谓项参数，从而降低了复杂度。
在第一章中我们谈到，机器学习是用泛型算法告诉你一些有关数据的有趣结论，而这个过程中你不需要写任何与问题有关的特定代码。（如果你还没有读过第一章，现在先去读吧！机器学习原来这么有趣！【第一章】）
近日，与微软合作的一组理论物理学家发表了一篇惊人的论文，将宇宙描述为：进化定律的自学成才系统（a self-learning system of evolutionary laws）。
选自sciencemag 作者：Matthew Hutson 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 近日，《Science》自由撰稿人 Matthew Hutson 在该期刊上发文，从婴儿学习、先验知识、
Geoffrey Hinton一生都在教计算机学习。现在他担心人造大脑会控制人类的未来。
Python是一种高级编程语言，以其简洁性、易读性和丰富的生态系统而闻名。这种语言在数据科学、机器学习、Web开发、自动化和脚本编写、科学计算和可视化等领域中具有绝对的优势。
在王建军看来，对于创业者而言，创新是最好的捷径。 去年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，对人工智能提出了六大任务，并指引了“三步走”战略。其中，该文件明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。 谈及编程教育，国内最为普及的当属STEAM教育，而这也是诸多创业者所选择的市场。 既然现有产品不能满足需求 那就自己做一个 在进入社会之前，王建军学的是飞行器设计专业。在校期间
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
人工智能（AI）问世之初曾经狂妄自大、令人失望，它如何突然变成当今最热门的技术领域？这个词语首次出现在1956年的一份研究计划书中。该计划书写道：“只要精心挑选一群科学家，让他们一起研究一个夏天，就可以取得重大进展，使机器能够解决目前只有人类才能解决的那些问题。”至少可以说，这种看法过于乐观。尽管偶有进步，但AI在人们心目中成为了言过其实的代名词，以至于研究人员基本上避免使用这个词语，宁愿用“专家系统”或者“神经网络”代替。“AI”的平反和当前的热潮可追溯到2012年的ImageNet Challenge在
不知道大家有没有听说过BP（Backpropagation）神经网络算法，听上去比较高级，但其实也是挺酷的！而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗？别担心，接下来咱们就用通俗易懂的语言来了解一下BP算法在企业电脑监控软件中的作用：
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80898514 在实际系统我们会接触到许许多多的文本类型数据。如何将这部分数据用于作为机器学习模型的输入呢？一个常用的方法是将文本转化为一个能很好的表示它的向量，这里将称该向量称作为文本向量。本文将以尽可能少的数学公式介绍目前业界比较流行的基于神经网络进行文本特征提取，得到文本向量的方案。
【新智元导读】7月18日，世界职业围棋排名网站GoRatings公布最新世界排名，谷歌旗下 DeepMind 的人工智能程序 AlphaGo 以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一，连续2
本文介绍了神经网络和深度学习的基本概念，并通过房价预测的例子讲解了神经网络的基本结构。接着，本文分别介绍了监督学习中的Standard Neural Network、Convolutional Neural Network和Recurrent Neural Network，以及深度学习在处理非结构化数据方面的应用。最后，本文总结了深度学习快速发展的原因，包括数据量、计算能力和算法等方面的因素。
想不想了解如何用Python快速搭建深度神经网络，完成数据分类任务？本文一步步为你展示这一过程，让你初步领略深度学习模型的强大和易用。
【新智元导读】以往认为，人脑学习的能力是基于神经元之间连接的增强或减弱。日前，瑞典隆德大学研究人员发表在 PNAS 的一项研究发现，神经元本身也具有编程或者说学习的能力，单个神经元中存储信息的容量远超预期。论文作者在接受新智元采访时表示，这一发现或将为设计全新的人工神经网络带来启发。 当神经解剖学家 Santiago Ramóny Cajal 在 100 多年前首次描述神经元和突触时，他提出增加突触的数量或突触连接的强度，可能是学习的基础。这一假说随后由 Donald Hebb 等人更明确地制定，成为现在的
现有技术已使类脑技术成为可能，只要我们愿意花钱 作者：佐治亚理工学院教授Jennifer Hasler 若朴 李林 编译自 IEEE 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 脑启发计算（brain-i
这篇文章是系列文章的第二部分，讨论使用Java以简单易懂的方式编程神经网络的方法。
能写代码的代码……是指代码生成器么？Java注解？C++模板？这些在广义上也属于元编程。不过这些过程发生在编译期（compiler time），称为静态元编程；本文准备介绍的 Ruby 元编程，是编写能在运行时（runtime）操作自身的代码，称为动态元编程。
第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)
以预测房价来举例，在一个x轴表示房子面积，y轴表示房价的坐标图中，标示出6所房屋的信息（如图红×所示），然后通过线性拟合的方式作出一条斜线，因为房价不可能为负，所以前半段数据是为零的。整体就能得出蓝线所示的线性方程。我们称这个方程为"ReLU方程"(ReLU:Rectified Linear Unit修正线性单元)。 我们可以把房屋的特征加上上面拟合得到的函数看成是一个非常简单的神经网络。如下图所示：
在C++中，模板元编程（Template Metaprogramming）是一种利用编译时计算和泛型编程的技术，它使我们能够在编译阶段执行复杂的计算，并根据输入参数生成高度抽象的代码。模板元编程不仅为我们提供了一种更加灵活和高效的编程方式，还可以用于实现许多通用的算法和数据结构。
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