第三届世界互联网大会于2016年11月16日在浙江乌镇召开，并举办了领先科技成果发布会。其中中国最引人注目的就是中国科学院计算技术研究所发布了寒武纪深度神经网络处理器，听起来很高大上，那么到底这颗深度
深度学习的基本原理和算法主要涉及神经网络和反向传播算法。以下是深度学习的基本原理和算法：
昨天，DeepMind 如约公布了他们最新版AlphaGo论文，也是他们最新的Nature论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。AlphaGo已经退休，但技术永存。DeepMind已经完成围棋上的概念证明，接下来就是用强化学习创造改变世界的价值。
【新智元导读】新智元AI World 2017世界人工智能大会倒计时进入20天，DeepMind 如约公布了他们最新版AlphaGo论文，也是他们最新的Nature论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。AlphaGo已经退休，但技术永存。DeepMind已经完成围棋上的概念证明，接下来就是用强化学习创造改变世界的价值。 今年5月乌镇围棋大赛时，DeepMind CEO Hassabi
选自DeepMind 机器之心编译 在今年五月击败柯洁之后，AlphaGo 并没有停止自己的发展。昨天，DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文，正式推出 AlphaGo Zero——人工智能围棋程序的最新版本。据称，这一版本的 AlphaGo 无需任何人类知识标注，在历时三天，数百万盘的自我对抗之后，它可以轻松地以 100 比 0 的成绩击败李世乭版本的AlphaGo。DeepMind 创始人哈萨比斯表示：「Zero 是迄今为止最强大，最具效率，最有通用性的 AlphaGo 版本——我们将见证这项
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 递归神经网络 在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。实际上，传统神经网络没有记忆功能，所以它对每一刻出现的事件进行分类时不会用到影片已经出现的信息，那么有什么方法可以让神经网络能够记住这些信息呢？答案就是Recurrent
李林 千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “它最终超越了我们所有预期”。 DeepMind团队又放惊天消息。 简单地说，AlphaGo又有了重大进步。DeepMind把这个新版
【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程，干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。
前段时间，图注意力网络（GAT）一作 Petar Veličković 在 Twitter 上晒出了自己的博士论文——《The resurgence of structure in deep neural networks》。在那篇论文中，他汇总了自己近年来在图神经网络领域的研究，包括 GAT、Deep Graph Infomax 等重要工作。
看过《三体》的小伙伴或许都知道，4位面壁人作为人类最后的希望，苦苦寻找对抗三体世界的方法。
【导读】北京时间 11月5 日到11月6日，一年一度的“机器学习及其应用”（MLA）系列研讨会在北京交通大学开幕，西瓜书《机器学习》作者、南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）周志华教授日前在第15届中国机器学习及其应用研讨会（MLA 2017）上的演讲报告题目是深度森林初探，讲述的关于他最新集成学习研究成果-深度森林，一种对深度神经网络可替代性方法，这是他和 LAMDA 博士生冯霁发表在人工智能领域顶级会议IJCAI2017的论文《深度森林：探索深度神经网络以外的方法》（Deep Forest:
最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。
雷锋网：雷锋字幕组出品系列短视频《 2 分钟论文 》，带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领域的最新研究成果。 雷锋网本期论文：结合分层表示的高级架构搜索 Hierarchical Representations For Efficient Architecture Search 观看论文解读 说到学习算法，为什么我们不让神经网络学习其自身的架构呢？ 终于有人提出了。这个新算法正是关于架构搜索的。 📷 到目前为止，这并不是第一个可以解决这个问题的办法。但它无疑是艺术层面上的一个显著的进步。它代表了作
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 磐创AI导读：本文介绍了github上最近比较火的7个机器学习项目，每一个都值得上手。 目录： · 介绍 · Person Blocker(人体自动遮挡) · AstroNet（天体网络） · ANN Visualizer（神经网络可视化） · Fast Pandas · Tensorflow.js · Caffe 64（小巧版caffe） · Tensorflow Hub 介绍 GitHub是我生活中不可或缺的一
下面是作者0116在蚂蚁金服人工智能部的分享PPT,异质图神经网络:模型与应用,方便大家入门理解.
近年来，神经网络已经成为了计算机视觉中主要的机器学习解决方案。然而神经网络结构的设计仍然需要极强的专业知识，在一定程度上妨碍了神经网络的普及。
【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。
近年来，神经网络在各种领域相比于传统算法有了极大的进步。在图像、视频、语音处理领域，各种各样的网络模型被提出，例如卷积神经网络、循环神经网络。训练较好的 CNN 模型把 ImageNet 数据集上 5 类顶尖图像的分类准确率从 73.8% 提升到了 84.7%，也靠其卓越的特征提取能力进一步提高了目标检测准确率。RNN 在语音识别领域取得了最新的词错率记录。总而言之，由于高度适应大量模式识别问题，神经网络已经成为许多人工智能应用的有力备选项。
【导读】在NIPS 2017上，亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告。这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络，并且深入浅出地讲解了什么是机器学习，不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等，PPT内容干货很多，是学习机器学习概率理论的好文，后续专知会持续讲解PPT里的相关概念，敬请期待。 ▌深度高斯过程 ---- 当前神经网络模型, 结构上非常清晰, 但是人们很难完整的把一个神经
授课内容涵盖了前馈神经网络的基本概念。内容分为两部分。在第一部分，将讲解神经网络的正向传播和反向传播。特别是我将讨论前馈网络的参数设定，最常见的单元类型，神经网络的容量和如何计算用神经网络进行分类的训练损失的梯度（ gradients of the training loss ）。在第二部分，我将讨论对于通过梯度下降法（ gradient descent ）训练神经网络是必需的最终组件，然后讨论如今普遍用于训练深度神经网络的最新观点。因此我将讲解不同类型的梯度下降法算法，dropout ，batch nor
Google最新发布了一种新的迁移网络（来自其论文《A Learned Representation for Artistic Style》）同时学习多种风格的简单方法，可以简单地让单个深度卷积风格迁
2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google DeepMind 工程师 Jack Rae 预测说，过去被视为对于中型到大型数据集来说最佳的预测算法的那些模型（比如说提升决策树（Boosted Decision Trees）和随机森林）将会变得无人问津。 深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器
机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据开掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言，机器学习愈加注重算法的设计，让核算机可以白动地从数据中“学习”规则，并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算法触及了很多的核算学理论，与核算揣度联络尤为严密。
深度学习模型在很多任务上都取得了不错的效果，但调参却是一项非常痛苦的事情，大量的超参数和网络结构参数会产生爆炸性的组合。因此最近几年神经网络的架构搜索和超参数优化成为一个研究热点。此外，对于架构设计新方法、新机制的探索，也是当下深度学习研究与落地的重点课题之一。
让小球滚下山坡，找到它们分别落在哪个山谷里。原来 梯度下降算法 还能变得像游戏视频一样酷炫：
按照之前的常识，结合了算法和符号推理技术的神经符号模型（Neurosymbolic Models），会比神经网络更适合于预测和解释任务，此外，神经符号模型在反事实方面表现更好。
思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多.
让小球滚下山坡，找到它们分别落在哪个山谷里。原来梯度下降算法还能变得像游戏视频一样酷炫：
在这篇文章中，为了你的阅读乐趣，我列出了今年阅读人工智能论文的十条建议（以及其他一些进一步的阅读建议）。
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后
昨天在底特律举行的DARPA电子复兴计划峰会上，英特尔重磅发布了一个代号为“Pohoiki Beach”的全新神经拟态系统，包含多达64颗Loihi神经拟态芯片，由800万个神经元组成。
机器学习包含用于大量数据处理任务的广泛算法和建模工具，这些已进入近年来最科学的学科。我们以选择性的方式回顾了有关机器学习与物理科学之间的交叉领域的最新研究。这包括以物理见解为动力的机器学习（ML）的概念性发展，机器学习技术在物理学中多个领域的应用以及这两个领域之间的交叉应用。在给出了机器学习方法和原理的基本概念之后，我们介绍了如何使用统计物理学来理解机器学习中的方法的例子。然后，我们将介绍机器学习方法在粒子物理学和宇宙学，量子多体物理学，量子计算以及化学和材料物理学中的应用。我们还将重点介绍旨在加速机器学习的新型计算体系结构的研究和开发。在每个部分中，我们都描述了最近的成功以及特定领域的方法和挑战。
来源 | 微软研究院AI头条 自然语言处理（NLP）作为人工智能研究的核心领域之一，长久以来都受到广泛关注。微软全球执行副总裁沈向洋博士曾表示“懂语言者得天下，人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语言方面。”现在很多研究人员都在进入自然语言领域，希望可以解决“让机器理解人类语言”这一难题。 为了帮助大家更好地学习NLP，微软亚洲研究院自然语言计算组资深研究员韦福如为大家推荐了一些关于自然语言学习方面经典的书籍和课程，分为入门级和进阶级两大类。 好，同学们现在都准备好了吗？请系好安全带，我们这辆开往“NLP
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
神经网络和深度学习技术是当今大多数高级智能应用的基础。在本文中，来自阿里巴巴搜索部门的高级算法专家孙飞博士将简要介绍神经网络的发展，并讨论该领域的最新方法。
图表示学习旨在将高维稀疏的图结构数据有效编码为低维稠密的向量，是机器学习、数据挖掘等众多领域的一项基础任务。经典的图嵌入方法遵循图中互联节点的嵌入向量仍然可以保持相对近距离的基本思想，从而保留图中节点之间的结构信息。然而，这是次优的，因为: (i)传统方法的模型容量有限，限制了学习性能; (ii)现有技术通常依赖于无监督学习策略，无法与最新的学习范式耦合; (iii)表示学习和下游任务相互依赖，需要共同加强。随着深度学习的显著成功，深度图表示学习比浅层(传统)方法显示出了巨大的潜力和优势，近十年来提出了大量的深度图表示学习技术，尤其是图神经网络。对当前的深度图表示学习算法进行了全面的调研，提出了一个现有的最先进文献的新分类法。系统地总结了图表示学习的基本组成部分，并通过图神经网络架构和最新的先进学习范式对现有方法进行了分类。此外，本文还提供了深度图表示学习的实际和有前景的应用。最后，本文阐述了新的观点，并提出了具有挑战性的方向，值得未来进一步研究。
DeepMind AI只需要4个小时的自我训练即可成为国际象棋霸主。在感知方面，为了实现自我训练的成功，人工智能只能局限于明确的规则限制其行为问题，明确的规则决定了游戏的结果。AlphaZero通过强化学习，在四个小时内击败了目前世界冠军的国际象棋程序，展现了其强大的自我学习能力。然而，人类在击败AlphaGo的过程中几乎没有机会，但我们仍然可以通过观看这个人工智能来了解本身的意义价值。
在机器学习中，异或（XOR）这样的非线性问题一直需要多层神经网络来解决。科学家一直以为，即使在人类大脑中，XOR运算也需要多层神经元网络才能计算。
英特尔和南大的携手，既能够带来最先进学术研究服务产业，也可以让学生了解到最新的硬件和技术发展。
图深度学习已经展示了其在学习丰富的图结构数据上的有效性。并且在许多问题上取得了重大进展， 例如药物发现、社交网络、物理仿真等。许多图深度学习框架（如 PyG，DGL 等）主要关注实现基本的图深度学习模块和基础任务，比如节点分类与图分类等。但对于复杂的任务，比如图生成和图神经网络的可解释性，研究人员仍然需要花费巨大精力实现算法并与基准模型进行比较。
[9] 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读【获取码】SIGAI0508.
作者丨焦李成整理丨维克多 编辑丨青暮 2021年12月17日，西安电子科技大学人工智能学院教授、欧洲科学院外籍院士、IEEE Fellow焦李成受邀参加2021中国计算机大会“下一代演化计算发展趋势”论坛，并做了“进化优化与深度学习的思考”的主旨报告。 在报告中焦李成梳理了“进化”相关的发展渊源与思想起源，指出了当前人工智能的学术缺陷与实际困境，并从类脑的角度给出了解决路径： “神经网络不应该是目前的意义上进行权重调参，它的结构应该具备变化性、可塑性、学习性和动态性；在类脑感知的过程中，脑的奖惩、学习、信
我们都知道，对于有监督的机器学习中的分类问题，求解问题的算法可以分为生成模型与判别模型两种类型。但是，究竟什么是生成模型，什么是判别模型？不少书籍和技术文章对这对概念的解释是含糊的。在今天这篇文章中，我们将准确、清晰的解释这一组概念。
【磐创AI导读】：本文主介绍多项世界机器人大会认定的潜力AI最新技术top10，值得一读。想要了解更多AI咨询、学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
选自Nextplatform 作者：Linda Barney 参与：李泽南、晏奇、黄小天、吴攀 FPGA 会随着深度学习的发展占领 GPU 的市场吗？英特尔的研究人员对目前最好的两种芯片做了对比。 社交媒体和物联网正持续不断地以指数级方式产出语音、视频、图像等数字数据，这带动了对于数据分析（让数据变得可理解与可执行）的需求。数据分析经常依赖于机器学习（ML）算法。在众多机器学习算法中，深度卷积神经网络在重要的图像分类任务中具有当前最高的精确度，因而被广泛采用。 在最近的「2017 现场可编程门阵列国际大会（
https://github.com/glouppe/info8010-deep-learning#info8010---deep-learning
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