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元学习描述了设计和训练深度神经网络相关的更高级别组件的抽象过程。在涉及神经网络体系结构的自动设计时，经常引用“自动机器学习”、“小样本学习”或“神经网络架构搜索”等。元学习是最有希望推动深度学习和人工智能发展的范例，且前途无可限量。OpenAI展示的机器人
人工智能已经成为技术圈的热点话题。它不仅改变了人们的生活，也彻底改变了你能想到的所有产业。不过，大众对人工智能还有着不同的认识。有些人认为人工智能不好，因为他们听说人工智能在未来会取代一些人的岗位。而人工智能的支持者认为，人工智能是一个社会发展的推动因素，
之前接触并了解过神经网络的相关概念，但是并没有做过任何系统的总结，这一段时间借此总结一下相关的概念；对于神经网络的入门概念来说最重要的是一些相关的理解性概念：反向传播、激活函数、正则化以及BatchNomalizim等。这里也牵扯到一个损失的概念，也就是l
在早期的几十年中，许多AI从业者在神经科学和心理学方面进行了很好的研究。它还启发了许多弱约束的分布式以满足作为AI计算模型的想法。信用分配问题可能是神经科学和人工智能领域最大的开放性问题之一。在AI中，这种信用分配问题在许多情况下通过多层计算的反向传播来解
通过使用Numpy来创建神经网络，让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构、超参数值、参数初始化，仅是其中的一部分，而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策，以及所获得的预测的准确性—对优化策略的选择。我们会研究很多流行的优化器，研究它们的
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