这周推荐的开源软件是 Synaptic。学习这个经过时光积淀的软件包管理器能做哪些现代软件管理器做不到的事情。
关于BP神经网络的原理可以参考我的上一篇文章：BP（Back Propagation）神经网络——原理篇
打开软件包管理器。Ubuntu自带了一个GUI（Graphical User Interface，图形化用户界面）软件包管理器，它可 以让你在一个可视化窗口中卸载程序。如果你不习惯使用命令行，这一工具将非常有用。
大脑的对数螺旋线和学习和记忆有关，对数螺旋线是否和意识有关？参考他人的心脑的量子纠缠实验研究，心脏和大脑的螺旋线是否相关？
据国外媒体报道，科学家近日发现了大脑形成及失去记忆背后的数学方程。他们认为，这些方程可以精确地描述我们唤起回忆的方式。未来某一天，这一发现或许能帮助医生消除或改变病人脑海中与创伤事件有关的回忆。 瑞士洛桑联邦理工学院的科学家们研究了大脑是如何通过突触形成记忆的。突触具有很高的可塑性，因此神经元可以改变信息传递速度和密度，从而改变记忆。 由沃尔夫兰姆·格斯特纳(Wolfram Gerstner)带领的一支研究团队针对所谓的“记忆集合”的形成过程进行了研究。这指的是一组由神经元组成的网络，之间由突触相互连接
英文原文：https://medium.com/technology-invention-and-more/how-to-build-a-multi-layered-neural-network-in-python-53ec3d1d326a
最近报名了Udacity的深度学习基石，这是介绍了第二部分神经网络入门，第一篇是线性回归背后的数学. 本文notebook的地址是：https://github.com/zhuanxuhit/nd101/blob/master/1.Intro_to_Deep_Learning/2.How_to_Make_a_Neural_Network/python-network.ipynb
https://medium.com/technology-invention-and-more/how-to-build-a-simple-neural-network-in-9-lines-of-python-code-cc8f23647ca1
选自Medium 机器之心编译 参与：Panda 配置环境、安装合适的库、下载数据集……有时候学习深度学习的前期工作很让人沮丧，如果只是为了试试现在人人都谈的深度学习，做这些麻烦事似乎很不值当。但好在我们也有一些更简单的方法可以体验深度学习。近日，编程学习平台 Scrimba 联合创始人 Per Harald Borgen 在 Medium 上发文介绍了一种仅用 30 行 JavaScript 代码就创建出了一个神经网络的教程，而且使用的工具也只有 Node.js、Synaptic.js 和浏览器而已。另外
You can install 915resolution and vbetool the same way you install any software in ubuntu. Either click on System > Administration > Synaptic Package manager, or open a terminal and run sudo aptitude install 915resolution vbetool
As early as 2020, we began to study synaptic strength rebalance, and in October 2021 I had finished the simulation and the paper in Chinese, and also translated most of the Chinese into English, and wrote an Email to Editor-in-Chief of a cell family journal for pre-submission consultation, and he welcomed.
类似于 aptitude 的图形界面下载工具：synaptic sudo apt-get install synaptic
（这种特性让人联想到全身麻醉中的一种现象，即患者在 醒来时似乎大致恢复到麻醉前的状态）
参考DSM-5的强迫症、选择困难症的相关文字，尝试用上下游脑区深度学习模型进行模拟。我们补充选择困难症一种新情况，前向传播可能在中途返回上游脑区的前额叶。对于偏见的深度学习模型，不理想的数据可能跳过了前额叶；但喜欢的数据经过前额叶后，会跳过带有情绪记忆的脑区。抑郁症的模型可能和情绪记忆、突触兴奋性和神经元活性有关。
请大家关注我的最新版本的预印https://arxiv.org/abs/2203.11740，我们尝试用人工智能、量子力学和流体动力学理解我们的大脑。
作者：Per Harald Borgen 编译：高宁，Saint，钱天培 *本文含大量代码，如需原文请从文末来源链接获取。 自己搭建神经网络太复杂？ 别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
今天在Ubuntu11.10中安装Google chrome浏览器是遇到了问题，下载好的“.deb”格式的安装文件google-chrome-stable.deb双击后或者右键快捷菜单选择Synaptic Package Manager 打开时均提示错误，改用命令的方式安装：
paper：The Tripod neuron: a minimal structural reduction of the dendritic tree
本文重点介绍Ubuntu卸载软件的4种方法。他们分别是图形化界面的synaptic、自动解决依赖关系的apt-get，处理依赖关系更强大的aptitude，还有安装本地deb包的dpkg。
Please pay attention our new version of preprint https://arxiv.org/abs/2203.11740, AI+ brain science +quantum mechanics. We had proposed PNN, but it is not just simple time series predictive models.
选自Medium 作者：Mark Feng 机器之心编译 参与：Jane W、蒋思源 本文利用 synaptic 库构建简单的神经网络，并在浏览器中实现训练过程。该神经网络可以和其他框架共同打造一款简单的推荐系统应用。这种在浏览器上训练的神经网络因为将计算任务分配到各个终端设备，所以服务器的压力大大降低。此外，在终端上训练的神经网络也大大保护了用户的隐私。机器之心对本文做了简要介绍，全部代码请查看 Github 项目地址。 项目地址：https://github.com/markselby9/ml-in-b
请大家关注我的最新版本的预印https://arxiv.org/abs/2203.11740，我们尝试用人工智能、量子力学、数学和流体动力学理解我们的大脑。
新安装的ubuntu20内核版本是5.8，对于我个人来说太高了，需要安全地更换内核到低版本。 如果是需要内核升级的，本文也适用。 多内核并存或者删除其他内核方法同样适用。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
神经网络（NN），也被称为人工神经网络（ANN），是机器学习领域中学习算法的子集，大体上借鉴了生物神经网络的概念。目前，神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域应用广泛。德国资深机器学习专家Andrey Bulezyuk说到，“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够有效地模拟各种学科和行业的复杂抽象，且无需太多人工参与。” 大体上，人工神经网络基本包含以下组件：
Synaptics 是一家全球领先的移动计算、通信和娱乐设备人机界面交互开发解决方案设计制造公司。该公司为大部份主要电脑及笔记本电脑公司提供触摸板，其中包括了华硕、宏碁、戴尔、惠普、索尼、东芝、Gateway、国际商业机器、联想集团与三星电子等。
Emergence of associative learning in a neuromorphic inference network
【新智元导读】众所周知，目前将深度神经网络和生物神经网络进行匹配的研究正处于瓶颈期。而近期，IBM公司Irem Boybat等人在《Nature Communication》中发表的文章，有望改善此难题：他们设计了多记忆突触结构(multi-memristive synaptic architecture)，能够在不增加功率密度的情况下提高突触的精度，并在一个拥有100多万台相变存储器(PCM)器件的脉冲神经网络(SNN)中对多记忆突触结构进行了实验演示。
更新系统：sudo apt update && sudo apt upgrade -y
早在2020年就已经开始研究突触强度再平衡，并在2021年10月做好了仿真和写好了中文版论文，也翻译了大部分中文成为英文，并向一个细胞子刊主编写信进行了投稿前咨询，他表示欢迎。
Brain.js是一个Javascript库，用于替代（现在已弃用的）“ 脑 ”库的神经网络，该库可与Node.js一起使用或在浏览器中使用（注释计算），并为不同任务提供不同类型的网络。以下是训练网络以识别色彩对比的演示。
了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。
⭐️ 本文首发自 前端修罗场，是一个由资深开发者独立运行的专业技术社区，我专注 Web 技术、答疑解惑、面试辅导以及职业发展。帮你评估知识点的掌握程度，获得更全面的学习指导意见，交个朋友，不走弯路，少吃亏！ ---- 最近公司在研发分布式高性能的云计算平台，其中涉及到了 AI 方面的处理。所以我也在自学 Machine Learning。不过在 AI 方面的知识却是需要花功夫花时间学习的。在学习的过程中我发现了一个不错的学习教程(https://www.captainai.net/iislv/)，推荐给大
在这篇文章，我将会展示给你如何使用 Synaptic.js 创建并训练一个神经网络，它允许你在 Node.js 和浏览器中进行深度学习。
本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。 本文将从零开始，仅仅利用基础的numpy库，使用Python实现一个最简单的神经网络(或者说是简易的LR，因为LR就是一个单层的神经网络)，解决一个点击率预估的问题。
懒得看文章？没关系，稍后会附上文章内容概述，同时，更希望能通过阅读这一期的精读，穿插着深入阅读原文。
本篇是一个基础机器学习入门篇文章，帮助我们熟悉机器学习中的神经网络结构与使用。 日常中习惯于使用Python各种成熟的机器学习工具包，例如sklearn、TensorFlow等等，来快速搭建各种各样的机器学习模型来解决各种业务问题。
本文共2000字，建议阅读9分钟。 本文将为你演示如何创建一个神经网络，带你深入了解神经网络的工作方式。
当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时，她的原话是这样的。可能她是对的，但它也是一个非常有趣的概念，最近在 Javascript 领域得到了越来越多的关注。
论文标题：A Mesoscale Plasticity for Efficient AI Learning
选自blog.bitsrc.io 作者：Jonathan Saring 机器之心编译 参与：程耀彤、黄小天 本文作者在构建 Bit 的过程中探索和尝试了把 Javascript 和机器学习结合起来使用的可能性，并由此发现了一些简洁优雅的库，可以把 Javascript、机器学习、DNN 甚至 NLP 整合起来。 「等等，什么？？这是一个可怕的想法！」 当我第一次和我们的 NLP 主要研究人员谈起这个概念时，她的原话是这样的。可能她是对的，但它也是一个非常有趣的概念，最近在 Javascript 领域得到了越
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
