美国有线电视新闻网吗？每一个对AI抱有憧憬的小白，在开始的时候都会遇到CNN这个词。但每次，当小白们想了解CNN到底是怎么回事，为什么就能聪明的识别人脸、听辨声音的时候，就懵了，只好理解为玄学：。这个名叫CNN解释器在线交互可视化工具，把CNN拆开了揉碎了

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。本文是对 ICLR 2020 论文《NEURAL TANGENTS: FAST AND EASY INFINITE NEURAL NETWORKS IN PYTHON》的解读，作者来自谷歌。最近的许多结果表明

近日，Facebook AI宣布建立了第一个使用符号推理解决高级数学方程式的AI系统，准确率碾压Mathematica和Matla。通过开发一种将复杂的数学表达式表示为一种语言的新方法，然后将解决方案替换序列到序列神经网络的翻译问题，研究者建立了一个在求解

随机森林和神经网络是两种广泛使用的机器学习算法。这两种方法有什么区别？您看待数据变化的方式改变了您看待业务战略的方式。首先，随机森林和神经网络是不同类型的算法。集合中的决策树是独立的，每个人都可以预测最终的反应。通常，它们按层分组并处理每层中的数据并传递给

训练神经网络到底有诀窍和套路吗？Andrej Karpathy认为，还的确有。这位特斯拉的人工智能研究负责人、李飞飞的斯坦福高徒刚刚难得更新了博客，推出了一篇长文《神经网络的训练秘籍》，详细讲述了我们在训练神经网络时候可以遵循的套路。据Andrej Kar

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人工智能研究员佩德罗·多明戈斯在其著作《主算法》一书中探讨了单一算法的概念，该算法可以结合机器学习的主要流派。去年，谷歌发布了一篇研究论文“One Model to Learn Them All”，它将异构学习技术结合在一个机器学习模型中。去年，Alpha

无论是以从业者的角度，还是以众多机器学习应用程序的用户角度来看，理解模型的不确定性是最重要的。让我们从贝叶斯视角来研究神经网络。贝叶斯统计数据使我们能够根据证据（数据）和我们对世界的先验知识得出结论。这通常与仅考虑证据的频率统计数据形成对比。当我们收集更多

各位，欢迎来到我的第一个技术教程。在本教程中，我将对不同的网站进行解释提取、清理和分类。我将在python环境运行我的数据抓取代码，并使用神经网络对网站进行分类。文本分类是自然语言处理在数据科学的许多不同领域中广泛使用的任务之一。一个高效的文本分类器可以利

本文将帮助你理解我们为什么需要学习率，以及它对于训练人工神经网络是否有用。对于新手而言，学习人工神经网络中遇到的障碍之一是学习率。作者多次被问及学习率对人工神经网络训练的影响。在本文中，作者将尝试通过举例来展示如何利用学习率来训练ANN。在使用学习率之前，

人类不会每秒从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对前面的单词的理解然后去理解之后认识的每个单词。你不会丢掉所有东西，然后再次从头开始思考，通常想法都是有持续性的。目前还不清楚传统神经网络如何利用其对电影中之前事件的推理来未后来的事件提供信息。递归神

相信理解神经网络的内部工作对于任何有抱负的数据科学家来说都是很重要的。大多数介绍神经网络的文章在描述它们时会涉及到大脑类比，在不深入研究大脑类比的情况下，将神经网络简单描述为将固定数值映射到期望输出的数学函数理解起来更容易。作者的训练目标是找到最佳的权重和

Geoffrey Hinton花费了30年的时间一直在证明他自己的理论与价值所在，直到2012年，才真正用自己的理论将其他科学家的观点击败。我都知道现在的他广受盛誉，然而，这位神经网络之父也曾有不为人知的一面。根据学术界的主流观点，这个答案无疑引起了轰动。

性格温顺，宅死，喜欢陪主人上班和学数据，主人是大数据文摘非专栏主编Aileen，据主人介绍，滴滴很愿意为大数据文摘“小白学数据”系列代言。谷歌最近推出了一个神经网络可视化教学平台“游乐场”Tensorflow Playground。简单的说就是预测值和实际

最近几年出现了很多以短视频的创作和分发作为主打的手机应用软件，这极大地丰富了文本和图像之外的信息创作和分发方式。这些短视频应用自从问世以后，便迅速地占领了市场，得到了广大用户的青睐。目前，短视频正逐渐成为互联网上的一种重要的信息传播方式，由此产生了大量的短

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研究背景LSTM 现在被广泛的应用在RNN中。LSTM 有两个输入，一个来源于前一层，还有一个来源于本层的前一个时刻。因此，LSTM隐含了这样一个假设，本层的现时状态依赖于前一时刻的状态。这种“一步”的时间依赖性，可能会限制LSTM对于序列信号动态特性的