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高斯进程已经存在了一段时间，但它只是在过去5-10年，有一个大的复苏，其兴趣。部分原因是求解的计算复杂：由于他们的模型需要矩阵反转，复杂性是 O，很难更快地获得。高斯过程最酷的特征之一是它们非常非常相似的神经网络。中央极限定理可以统一明显复杂的现象，在这
我是一个AI神经元，刚刚来到这个世界上，一切对我来说都特别新奇。之所以叫这个名字，是因为我的工作有点像人类身体中的神经元。很快我和隔壁工位的大白开始混熟了，他比我来得早，对这里要熟悉的多。在大白的指引下，我很快就学会了怎么工作。说到这里，我突然想到一个问题
近日，研究人员利用基于神经网络的新算法，成功模拟了量子系统的“稳态”。利用神经网络估计并模拟波函数和密度矩阵，大大降低了计算复杂度和算力需求，为解决量子科学和信息领域的几个突出问题打下了基础。即使是在日常生活中，大自然也受到量子物理定律的支配。但是当涉及到
深层强化学习近年来在人工智能方面取得了令人瞩目的进步，在Atari游戏、围棋及无限制扑克等领域战胜了人类。通过将表征学习与奖励驱动行为相结合，深层强化学习又引发了心理学和神经科学领域的诸多讨论。不过，深度强化学习过程往往需要大量的训练数据。正因如此，多数人
谷歌最近推出的“深度学习速成课程”很火，虽然这门课程是为没有任何机器学习经验的初学者设计的，但已经跨过“初学者”门槛的专业人员也能在课程中得到启发，验证自己的理解。本文是知乎用户mileistone的课程总结。模型会拟合到测试集以下是该课程 “检查你的直觉
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