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如今，人工智能程序可以识别照片和视频中的面部和物体，实时转录音频，提前数年通过X射线扫描检测癌症，并在某些最复杂的游戏中与人类竞争。幸运的是，转移学习是一种使用从一种训练有素的AI模型获得的知识到另一种知识的学科，可以帮助解决这些问题。例如，基本模型可能无
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。损失函数有助于优化神经网络的参数。通过神经网络将目标(实际)值与预测值进行匹配，再经
图神经网络在各个领域越来越受欢迎，本文介绍了图神经网络的基本知识，以及两种更高级的算法：DeepWalk和GraphSage。最近，图神经网络 在各个领域越来越受到欢迎，包括社交网络、知识图谱、推荐系统，甚至生命科学。GNN 在对图形中节点间的依赖关系进
深度学习领域的大牛、多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作。今天我们介绍的是Hinton作为作者之一，谷歌大脑、DeepMind等的研究人员提交的distillation的更进一步工作：
自体复制是生物体生活中的一个关键部分，然而这在以往的人工智能中被忽略了。最近，一些计算机科学家开始创造可以进行自体复制的神经网络，他们把这项研究发在了arXiv上。然而，在神经网络中，被克隆的是网络的权重而非源代码，因为权重才决定了不同节点之间的网络连接值
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