Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼，中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”、“连体”的意思，这是为什么呢？
任何负责人的英语老师都会告诉学生，英语不是一门学科，而是一种工具，硅谷科技公司对于人工智能这种新技术也是同样的看法。我们总是能在硅谷科技公司身上首先看到基于深度学习技术的人工智能实装到产品中，去驱动一些有趣、好玩，大部分时候有用的功能。 比如每天早上都会在FacebookMessenger上用一个叫“Poncho”的聊天机器人了解天气资讯，会给它打字，“今天桑尼韦尔的天气怎么样？”就像跟朋友聊天一样。另外，由于硅谷一天中的温差较大，这个机器人还会给我提供几个按钮，看我是否想要进一步了解每小时的温度播报。 跟
Hello，大家好，自从前几天小WI发了那篇介绍基于神经网络的数据中心控制的文章，好多朋友就小窗问小WI说你们到底是做什么的呀，怎么天天和神经打交道？估计大家是被那张神经元的图镇住了，话说真要是天天和神经打交道，那脑袋还不变神经了… 其实小WI团队主要研究对象是数据中心，今天，小WI就给大家科普一下数据中心到底是做什么的~ 在谈数据中心之前，小WI先问个问题：你有没有暗恋过一个人，经常登陆到她的空间，看她迷人的照片；见不到她本人，却一遍遍回味过去的聊天记录；在
---- 新智元报道 编辑：好困 David 【新智元导读】在一片「灵动岛」和「黄牛血亏」的喧嚣中，苹果A16处理器似乎有些低调过头，不过这并不耽误果粉扒它的衣服...... 一转眼，苹果新品发布会已经过去半个月了，对于iPhone 14 Pro的最大亮点「灵动岛」的讨论，已经逐渐变成「黄牛囤货iPhone14血亏」了。 （快来表演一个空中飞人） 这中间，关于这次苹果推出的新芯片A16，好像一直都没掀起什么波澜。 可能苹果自己都觉得这一代挤牙膏挤得太过明显，发布会上都没怎么太提。 别说CPU提升
我们所感知到的一切都是大脑基于过去经历和从其他媒介获得的知识，经过概率运算得出的最好预测——这样的说法对你来说或许很新鲜，而且听起来好像是对直觉的否定，毕竟我们一直认为，大脑给出的都是确定的答案。
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题To a Poem is a Bott the Stranger，作者 Carly Stambaugh。 翻译 | 于泽平 马雪洁 整理 | 凡江 编辑 | 吴璇 代码即诗歌。这是WordPress软件的哲学。 作为一位程序员和诗人，我一直很喜欢这句话。我决定换种方式思考这句话。 我想问，我能用代码写诗吗？我可不可以做一个可以写出原创诗歌的机器人？为了找出方法，我做了一个实验。 首先，我知道如果我的机器人想写诗，首先要让它读诗。2017年，许多作
在这篇文章中，我要带大家预览一下机器学习中最热门的算法。预览主要的机器学习算法可在某种程度上给你这样的一种感觉，让你知道什么样的方法是可靠的。 这里有很多算法都是可靠的，这也许会让你感觉吃不消，看到这么多算法的名字的时候，你也许只能感觉到它叫什么而且它出自哪个地方。 在这篇文章中，我会提供2个方法来帮助你思考和分类这些算法，而这些你也许能用得上。 我们首先可以按照算法的类型进行分组。 我们可以根据函数类型的相似度进行分组（就像对很多小动物进行分组那样）。 这些方法都是有用的，但是在这篇文
作者/凯霞 「有机化合物怎么命名啊？」、「有机化合物命名规则是什么？」、「这个药物的有效成分叫什么？」、「有没有查找有机化合物命名的软件或程序？」、「某某命名软件还花钱。」、「某软件命名不准确。」...... 注：部分来自知乎问题。 总之，有机化合物命名太难、规则太繁琐、还没有开源软件...... AI 发展「风生水起」，能否解决以上问题？ 现在，来自莫斯科罗蒙诺索夫国立大学和 Syntelly 初创公司的研究人员开发了一种基于 Transformer 的人工神经方法，可根据 IUPAC 命名系统生成
机器学习中体现着各种工程和科学上的哲学思想，大的有集成学习，没有免费午餐，奥卡姆剃刀；小的有最大化类间差异、最小化类内差异。对于很多问题，存在着一类通行的解决思路，其中的一个典型代表就是“编码器-解码器”结构。这一看似简单的结构，背后蕴含的工程思想却非常值得我们学习和品味。
最近对于人工智能的讨论非常火热，但是作为一个普通的it者如何参与其中并体验人工智能的魅力呢，那么就需要来研究一番，就人工智能是什么、有哪些应用、怎么学等话题展开。
"图搜图"指的是通过图像搜索的一种方法，用户可以通过上传一张图片，搜索引擎会返回类似或者相关的图片结果。这种搜索方式不需要用户输入文字，而是通过比较图片的视觉信息来找到相似或相关的图片。这项技术在许多不同的应用中都很有用，如找到相同或相似的图片，寻找图片的来源，或者识别图片中的物体等等。
选自Vas3k.com 作者：Ilya Pestov 英语版译者：Vasily Zubarev 中文版译者：Panda 实现高质量机器翻译的梦想已经存在了很多年，很多科学家都为这一梦想贡献了自己的时间和心力。从早期的基于规则的机器翻译到如今广泛应用的神经机器翻译，机器翻译的水平不断提升，已经能满足很多场景的基本应用需求了。近日，Ilya Pestov 用俄语写的机器翻译介绍文章经 Vasily Zubarev 翻译后发表到了 Vas3k.com 上。机器之心又经授权将其转译成了汉语。希望有一天，机器自己就能
【新智元导读】Intel昨日宣布计划裁员1.2万人，公司接下来将进行12亿美元重组。这不仅是市场对PC需求量不断下降所致，我们能从中看出整个芯片产业一股更大的趋势：随着以深度学习为代表的人工智能技术走向主流，占据市场几十年的CPU可能被拉下王座；成本更低的FPGA、能够以更快速度处理数据的GPU、能够以更低精度进行计算的概率芯片和其他更多采用全新架构的（专用）处理器争夺市场的时代到来了。 2016年4月19日，全球最大半导体厂商Intel宣布计划在全球范围内裁员1.2万人，相当于公司总人数的11%，这是近1
每年我们都能看到媒体上人工智能失败案例的报道，背后是否反思了为什么会发生这些啼笑皆非的事儿？本文盘点了人工智能的失败事件，与大众与专家看待人工智能的态度，试图找到所谓“人工智障”的非技术成因。
导读：每年我们都能看到媒体上人工智能失败案例的报道，背后是否反思了为什么会发生这些啼笑皆非的事儿？本文盘点了人工智能的失败事件，与大众、专家看待人工智能的态度，试图找到所谓“人工智障”的非技术成因。
《圣经》中记载，人类曾经联合起来兴建能通往天堂的高塔，为了阻止人类的计划，上帝让人类说不同的语言，使人类相互之间不能沟通，计划因此失败，人类自此各散东西。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙已圆满结束，本期带来邢家树分享的《CDB Tune：腾讯云数据库的AI技术实践》直播视频和文字回顾。 关注“腾讯云数据库”公众号，回复“0530邢家树”，即可下载直播分享PPT。 大家好，我是邢家树，今天和大家分享的主题是CDBTune，腾讯云数据库的AI技术实践。主要内容分为四个部分，第一部分是智能调参的背景；第二部分会介绍一下我们采用的强化学习的方法；第三部分是CDBTune的技术架构；第四部分对性能做一个评估。 1 Part 01 智能调参背景 我们首先来
【新智元导读】科大讯飞2017年度发布会今天举行，科大讯飞董事长刘庆峰带来公司最新技术动态介绍：过去一年，讯飞在无监督学习和医疗上的突破成为亮点。科大讯飞执行总裁胡郁带来一系列重磅产品更新：全新的 AIUI 2.0平台、翻译机、输入法、车载系统等等，并且展示了让人兴奋的黑科技——脑电波控制智能家电。科大讯飞轮值总裁吴晓如发布公司在教育、客服和医疗三大方向10个重量级产品。本文带来最全盘点。 科大讯飞一年一度的发布会9日在北京国家会议中心举行，科大讯飞董事长刘庆峰、科大讯飞轮值总裁吴晓如、科大讯飞执行总裁胡郁
循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，适合序列数据的建模。它在语音识别、自然语言处理等领域取得了成功。是除卷积神经网络之外深度学习中最常用的一种网络结构。在本文中，SIGAI将和大家一起回顾循环神经网络的发展历程与在各个领域的应用。
Manuel Blum, 1995年，因计算复杂性理论及其在密码系统和程序检验中的应用而获图灵奖。美国国家科学院院士，美国国家工程院院士，美国艺术与科学学院院士。现任美国卡内基梅隆大学计算机科学学院教授。2019年5月16日，Manuel Blum在第三届世界智能大会上，以“迈向有意识的人工智能，受神经科学启发的计算机体系结构”为题展开演讲。
推送第四日，量化投资与机器学习公众号将为大家带来一个系列的 Deep Learning 原创研究。本次深度学习系列的撰稿人为 张泽旺 ，DM-Master，目前在研究自动语音识别系统。希望大家有所收获，共同进步！ 漫谈RNN之序列建模（机器翻译篇） 1.原理概述 序列学习其实是深度学习中的一个应用非常广泛的概念，例如语音识别、语言建模、机器翻译、机器作曲、机器写稿、自动对话、QA系统等都属于序列学习的领域，今天讲讲解如何运用序列建模的思想来构建一个端对端的机器翻译系统。 序列建模，顾名思义，处理的
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 那么机器学习中的神经网络是如何实现
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。
现在的深度学习就是利用深度神经网络来进行模型训练。深度神经网络是神经网络的延续，而神经网络在几十年前则是一种机器学习模型。
1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;
原文地址：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循
神经网络（Neural Network）作为人工智能领域的重要分支，已经在许多应用中展现了其强大的能力。它模拟了生物神经网络的结构和功能，用于处理复杂的数据分析和决策任务。本文将介绍神经网络的基本概念及其工作原理，并讨论其与动物神经网络的关系。
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例，详细推导了其正向传播过程和反向传播过程，使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时，我们还介绍了不同的激活函数，比较各自优缺点，讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了神经网络参数随机初始化的必要性，特别是权重W，不同神经元的W不能初始化为同一零值。本节课是对上节课的延伸和扩展，讨论更深层的神经网络。
最开始接触这个名词的时候，很长一段时间都将它看做一个高深莫测的神奇工具。竟然和大脑神经都有关系的算法，肯定很厉害！
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。
作者：Yangfan Hu等 机器之心编译 参与：Geek AI、张倩 脉冲神经网络（SNN）具有生物学上的合理性，并且其计算潜能和传统神经网络相同，主要障碍在于训练难度。为解决这个问题，浙江大学和四川大学近日提出了脉冲版的深度残差网络 Spiking ResNet。为解决模型转换的问题，研究者提出了一种新机制，对连续值的激活函数进行标准化，以匹配脉冲神经网络中的脉冲激发频率，并设法减少离散化带来的误差。在多个基准数据集上的实验结果表明，该网络取得了脉冲神经网络的当前最佳性能。 引言 研究表明，脉冲神经
我们的要做的是，训练出一个人工神经网络（ANN），使它能够识别手写数字（如下图所示）。
【摘要】 目录深度学习-神经网络摘要神经网络浅层神经网络深层神经网络激活函数反向传播损失（loss）卷积神经网络局部感受野卷积核共享权值池化迁移学习对抗网络深度学习-神经网络摘要机器学习是人工智能的核心，而深度学习又是机器学习的核心。三者关系可用如下图来表示。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型
作者 | 计算机的潜意识 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成
图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
本文介绍了深层神经网络的基本原理、结构、正向传播和反向传播过程，并探讨了如何设置超参数以优化神经网络性能。同时，文章还探讨了神经网络与人脑的相似性，以及未来可能的发展方向。
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
首先声明，这篇文章的内容并不全是本人的原创内容，凡是引用了别人的博客或者文章的地方，我都会标注出来，以便大家阅读原文。
一、神经网络 1、神经元概述 神经网络是由一个个的被称为“神经元”的基本单元构成，单个神经元的结构如下图所示： Sigmoid函数的区间为[0,1]，而tanh函数的区间为[−1,1]。 若是使
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
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.01581.pdf
神经网络（NN）几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的？如何创建神经网络？
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
我们简单回顾一下神经网络的发展历程，如果你想了解更多关于其发展历程的信息，请看这篇维基百科的文章（https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network#History），它是本章节的基础。
作者：Suryansh S. 机器之心编译 参与：白妤昕、路 神经网络（NN）几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的？如何创建神经网络？ 本文涉及以下内容： 神经网络的发展历史 什么是真正的神经网络？ 单元/神经元 权重/参数/连接 偏置项 超参数 激活函数 层 神经网络学习时发生了什么？ 实现细节（如何管理项目中的所有因素） 关于神经网络的更多信息（更多资源链接） 神经网络的发展历史 我们简单回顾一下神经网络的发展历
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