什么是神经网络的风格迁移，简单来件就是输入1张照片，输出具备另外一张照片风格的图片，同时保留原本自己图片的元素，如下图片表明了神经网络风格迁移的过程，当然你也可以使用自己的神经网络训练自己的模型，本期教程利用了已经训练好的模型来进行神经网络的风格迁移。·

本文旨在揭开神经网络的神秘面纱，介绍神经网络运行的动机和基础。在深入研究神经网络世界之前，了解这些网络背后的动机以及它们工作的原因是很重要的。为了解决这个问题，我们使用损失函数来量化归属于当前参数的误差水平。然后找出使这个损失函数最小的系数。我们正在寻求最

当下，神经网络的发展一路高歌，突飞猛进。过去的十年中，神经网络已经在各种预测任务中取得了先进的成果，如图像分类 、机器翻译 和语音识别 。这些成功中有一部分是由神经网络训练的硬件和软件改进所驱动的。今天，像 Cloud TPU Pods 这样的硬件开发正在

有没有想过，用AI来拯救你最讨厌课程的作业？比如，替你写论文？看完本文，你可能会掌握这一技能哦。神经网络一直在努力解决的一个问题是顺序数据和时态数据。回归神经网络因其工作原理而有助于解决这类问题。在较高的层面上，RNN通过相互循环来工作。显示“展开的”RN

当你理解一句话的时候，肯定不会每次都会对里面的一词一句进行重新理解吧！这个很容易理解：因为人类拥有记忆力，所以在阅读一篇文章时，我们会根据之前对这些词的理解来掌握文本内容。其实与之最为接近的技术是神经网络。但遗憾的是，传统的NN无法做到这一点。这就是循环神

获得更好的优化是深度学习的核心任务之一，具体来说，就是让学习变得更容易。当我们固定好神经网络结构，在训练的过程中，要把数据本身包含的信息有效地传递给每一个参数，一方面，这与优化算法密切相关，另一方面，则需要设计更好优化的结构。事实上，神经网络优化性能提升的

Predicting User Roles from Computer Logs Using Recurrent Neural Networks. 自动推断用户属性具有广泛的影响；包含在其他里，用于定制、管理资源和安全性。其他研究人员考虑了网络和网络安全领

又一代码清库的惨案发生了，不过这次要背锅是 AI。近日，美国最大点评网站 Yelp 的工程师训练的神经网络闯祸了。他们训练了一个用来消除 bug 的神经网络，万万没想到，该网络删除一切，从根上彻底了实现“bug-free”......有点儿厉害。Yelp