需要大量的注释数据；难以在标准测试集外取得良好表现；对于数据的微小变化尤为敏感。即便深度学习已经在诸多领域得到广泛应用，但这三大缺陷也成为了深度学习仍旧无法完全胜任自动驾驶、医疗诊断等“敏感”任务的致命弱点。他们认为，难以处理“组合爆炸问题”正是深度神经网

Google和OpenAI联合发布了Activation Atlas，终于将神经网络图像分类的“黑匣子”用可视化的方式表示出来了！AI的世界真是神奇！近日，谷歌与OpenAI共同创建了Activation Atlases，这是一种可视化神经元之间相互作用的

一个关于计算机如何学习的新理论的蓝图正在形成，其影响甚至比登月更大！研究人员正试图解释神经网络工作原理，并保证如果以规定的方式构建一个神经网络，它就能够执行特定的任务。深度学习需要更多的理论！这是学术界的一个共识。神经网络十分强大，但往往不可预测。现在，谷

深度学习深度学习是人工智能最重要的部分，它需要大量的数据，并为任何问题提供解决方案。深度学习是机器学习的一部分，但由于高计算能力和数据的可用性，现在它在人工智能领域占有重要地位。神经网络是一种受人脑工作启发而建立的数学模型。该模型为神经网络研究划分为两种方

天气预报对天气进行建模通常是一个非常复杂的主题，需要深入理解物理，数学和现代计算。天气预报的基础依赖于Navier-Stokes方程 - 通过将牛顿第二运动定律应用于流体运动而产生的三个简单微分方程。这些方程式涉及动量守恒。虽然方程式可能很简单，但解决它们

针对四足动物的动画生成问题，爱丁堡大学的研究人员开发了一个被称为“模式自适应神经网络”的新神经网络架构，它可以从实际的运动数据学习，生成非常自然的动画。四足动物动画在电脑游戏和电影中的应用很重要，同时也是机器人领域的一个具有挑战性的话题。模式自适应神经网络

在过去的十年中，人工智能已经深入公众关注的焦点，很大程度上归功于机器学习和人工神经网络的进步。这就是为什么我认为回到基础并使用Python 实际实现一个单独的神经元是有用的。早期的人工智能支持者注意到生物神经元能够从大量数据中进行概念化和学习，并假设在机器

许多用于在线研究目的的流行数据集是干净和平衡的，在响应和预测变量之间具有强相关性。然而，真实世界的数据可能远非如此理想化的图景。因此，在研究数据集上提供良好结果的模型可能会给实际数据带来不好的结果。在现实世界中，这种模式的做法正确并且信心十足，可以帮助公司

神经网络的专长之一是图像识别。谷歌、微软、IBM、Facebook等科技巨头都有自己的照片标签算法。但即使是顶尖的图像识别算法，也会犯非常奇怪的错误，它只看到它希望看到的东西。同样，即使是非常聪明的人类，也会被算法“愚弄”。今天，只要你生活在互联网的世界，

介绍人类每秒钟不从头开始他们的想法。当你读这篇文章的时候，你会根据你对之前单词的理解来理解每个单词。你不会把所有的东西都扔掉，然后重新开始思考。传统的神经网络不能这样做，这似乎是一个很大的缺点。目前还不清楚传统的神经网络是如何利用其对电影中发生的事件的推理

了解过去一周AI圈咨讯，一篇就够了！IBM计划投资240万元，与MIT联合创建一个能工作十年的、叫作MIT-IBM沃森的人工智能实验室。实验室主要进行基本的人工智能研究。谷歌大脑团队将于2017年9月13日举行AMA，从上午9点左右开始回答问题。Uber工

每个示例都是手写数字的28x28图像。这个范例综合了先前所介绍的神经网络，随机梯度下降和反向传播。首先，建立一个三层的神经网络，架构是第一层输入层，第二层隐含层，最后一层输出层，并且权重偏向状语从句赋予起始值，如下图。接下来，先将输入到神经网络中，算出z1

即使对于现场专家来说，调试神经网络也是一项艰巨的任务。数以百万计的参数粘在一起，即使一个小小的改变也会破坏你所有的努力。没有调试和可视化，你的所有行为都会冒出一个硬币，更糟糕的是它耗费你的时间。在这里，我收集的做法可以帮助您尽早发现问题。一般来说，您的神经

随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要则提供了一个高效的解决方案。自动文本摘要有非常多的应用场景，如自动报告生成、新闻