前几天有人发布了一个可以在 iOS设备上直接训练神经网络的开源项目MNIST-CoreML-Training，引起热议。项目使用 MNIST 手写数字数据集部署图像分类模型，不需要在其他 ML框架中训练，而是基于 Core ML直接本地训练出一个卷积神经网

来看一道选择题。值得一提的是，特伦斯的太太正是一位医生。但是，这只是AI被我们所知晓的部分，机器学习目前仍然没有完整自洽的数学模型，描述深度学习的具体数理逻辑却是一个道不清的谜。有一种观点认为，人工神经网络只是产生了与生物神经网络类似现象的简化模型。特伦斯

「人生苦短，我用 Python。」但在 Python 如日中天的今天，深度学习可能又需要一种新的编程语言。机器学习工程师 Max Pechyonkin 认为 Swift 可能将成为重要的深度学习语言，他在一篇博客中简要阐述了 Swift 的优势和发展前景。

近日，北京智源人工智能研究院开展了第一次论坛，其以「人工智能的数理基础」这一重大研究方向为主题，从数学、统计和计算等角度讨论了智能系统应该怎样融合数学系统。在众多演讲中，我们发现董彬老师介绍的微分方程非常有吸引力，它对于探索新的深度学习架构、构建更高性能的

昨日，ACM 2018 图灵奖得主公布，深度学习三巨头 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 三人共享此殊荣。此次 ACM 大奖的颁布，一方面让人感叹「终于」、「实至名归」之外，也让人不禁想起 LSTM 之父

深度学习好处多多，但构建起来却有些令人痛苦。为此，本文提供了一份详尽的教程来教你快速构建自己的深度学习环境。不仅教你利用现有资源快速搭建深度学习模型，还一步步列出了如何通过云平台搭建自己的深度学习环境。多亏了更快更好的计算，我们终于能利用神经网络和深度学习

选自Nature,作者：Julie Chang 等,机器之心编译,参与：高璇、刘晓坤.CNN 计算效率的研究一直备受关注，但由于功率和带宽的严格限制，CNN 仍难以应用在嵌入式系统如移动视觉、自动驾驶中。在斯坦福大学发表在 Nature 旗下 Scient

深度学习模型由于强大的表征能力在很多任务上都有非常优秀的表现，但也因为模型大小和计算量很难轻量化部署到移动端。这也是目前很多研发团队都在思考如何解决的难题。一般在我们借助 TensorFlow、MXNet、和 Caffe2 等框架构建深度学习模型后，它在服

深度学习框架就像语言一样：很多人会说英语，但每种语言都有自己的特殊性。作者为几种不同的网络结构创建了通用代码，并可在多个不同的框架中使用。我们的想法是创建一个深度学习框架的罗塞塔石碑：假设你很了解某个深度学习框架，你就可以帮助别人使用任何框架。相比在自己喜

本文从激活函数的背景知识开始介绍，重点讲解了不同类型的非线性激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish，并详细介绍了这些函数的优缺点。但是，ANN 并非大脑运作的近似表示。神经元通过树突接收来自其他神经元的信号。来自树

近日在 Hot Chips 2017 上，微软团队推出了一个新的深度学习加速平台，其代号为脑波计划，机器之心将简要介绍该计划。脑波计划在深度学习模型云服务方面实现了性能与灵活性的巨大提升。微软专为实时人工智能设计了该系统，它可以超低延迟地处理接收到的请求。

本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现，对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础，也是最实用的教程指导，为以后的机器学习模型开发打下基础。在我们学习机器学习时，常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。线性代数不仅会提供如同向量和矩阵那样的结

汉字字体的样板设计是一个很耗时的任务，手动书写大量的汉字字体以作为设计基准耗费了大量的时间。尽管字体设计者可在相关软件的帮助下进行字体设计，但是他们仍面临着大量工作，所以我们需要研究出更高效的方法。此迁移网络可被看做是一个生成器，加上引入的判别器，我们对这

近日，著名学者 Yoav Goldberg 发布的一篇批评蒙特利尔大学新论文《Adversarial Generation of Natural Language》乃至整个 arXiv 社区的不良风气的文章引起了人工智能界的轩然大波，许多研究者和从业者也纷

学术界面临的研究瓶颈不仅来自各种技术，还包括社区文化和研究流程等问题。本文提到当下发表的大部分论文中 90% 的内容都是他人的研究成果，剩下的 10% 不过是研究者测试自己的假设，而且这种形式的论文很少会带来惊喜。就连 Andrej Karpathy 都十

Torch7 团队开源了 PyTorch。据官网介绍，PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。如有需要，你也可以复用你最喜欢的 Python 软件包来扩展 PyTorch。目前这个版

2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。

在各位同学们推特、朋友圈、Coursera不懈的催更之下，跳水了几个月的吴恩达爸爸终于推出了深度学习系列课程的第五部分。至此，吴恩达的深度学习系列课程完整发布，各位同学可以放心开始上课了。昨天凌晨，吴恩达通过海外科技媒体medium公布了自己继deeple

随着我们使用的神经网络越来越复杂，我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络，但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑，并按小时支付租金。通过cuDNN，一个深度神经网络GPU加速库，Keras可以在GPU上运行

人工智能能够通过观察学生过去的表现来预测他们解决问题的能力，并帮助他们学得更好。这个算法由斯坦福大学和谷歌的研究者共同开发，它能够分析学生过去的表现，识别出他们容易出错的地方，为他们的总体知识形成一幅总览图景。斯坦福大学的Chris Piech和他的团队将