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传统视觉与深度神经网络开发
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很多读者给芯君后台留言，说看多了相对简单的AI科普和AI方法论，想看点有深度、有厚度、有眼界……以及重口味的专业论文。为此，在多位AI领域的专家学者的帮助下，我们解读翻译了一组顶会论文。每一篇论文翻译校对完成，芯君和编辑部的老师们都会一起笑到崩溃，当然有的
神经网络理论BP神经网络为多层前馈神经网络用得比较广泛，该神经网络先通过前向传播取得估计值，后再使用误差进行反向传播通过梯度下降来不断地更新权重从而取得最小误差从中学习得最佳权重系数；从BP神经网络的名字也知道该算法的核心为反向传播算法，神经网络由多个神经
在前面的《神经网络综观（理论篇）》中，我们到目前已经对神经网络的设计有了具体的了解，主要基于获得更好的表示和更好的优化，从宏观上，层与层的连接方式，每层神经元的数量，层的类别和个数，以及如何将不同种类的层组合起来，微观上则包含了隐层神经元和输出单元的种类。
现阶段，有许多关于人工智能公认定义的争论。有些人认为人工智能就是“认知计算”或是“机器智能”，而另一些人则把它与“机器学习”的概念混淆了。然而，人工智能并不是特指某种技术，它实际上是一个由多门学科组成的广阔领域，包括机器人学和机器学习等。人工智能的终极目标
小说家 Ross Goodwin 效仿大文豪 Jack Kerouac 进行了一次横穿美国的公路旅行，并创作了小说《The Road》，但主笔并不是他本人，而是 AI。结果却并不是非常令人满意，Goodwin 表示，AI 要写出人类水准的小说，还有很长的路
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