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感知机可以称为第一代的神经网络，主要包括输入的多个特征单元，中间由学习权重连接，最后由决策单元输出。典型的感知机单元遵循前馈模型，输入通过权重处理后直接连接到输出单元上。但一旦人工特征固定下来将会极大的限制感知机的学习能力。这对于感知机来说是毁灭性的，由于
新智元导读】近日，Nature刊载IBM新研究，使用光学器件打造的“全光学”深度神经网络可以比传统计算方式的能效更高，同时具备可扩展性、无需光电转换和高带宽等优势。这一发现可能给未来光学神经网络加速器的出现打下基础。光纤能够以光的形式在世界范围内传输数据，
新智元将于3月27日在北京泰富酒店举办“2019新智元AI技术峰会——智能云芯世界”，聚焦智能云和AI芯片发展，重塑未来AI世界格局。同时，新智元将现场权威发布若干AI白皮书，聚焦产业链的创新活跃，助力中国在世界级的AI竞争中实现超越。MT-DNN结合了B
谷歌AI最新发布的一篇论文给出了首个关于深度神经网络训练相关的理论证明，实验观察结果也为初步解释梯度下降强于贝叶斯优化奠定了基础。神经网络的理论面纱，正逐步被揭开。实验中，他们将一个实际的神经网络训练过程与线性模型的训练过程相比，发现两者高度一致。这里用到
近期，加州大学洛杉矶分校的研究人员利用深度卷积网络在对象分类方面取得了较大的突破，但他们还发现，AI与人类识物的方式是完全不同的：人类更倾向于根据物体的全局信息进行分类，而机器却对物体的局部信息敏感。识别，是人类智能的重要组成部分。最近，加州大学洛杉矶分校
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