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

谷歌研究人员最新提出了一种自动数据增强方法，受AutoML的启发，他们尝试将数据增强的过程也实现自动化，使用强化学习从数据本身中找出最佳图像转换策略，在不依赖于生成新的和不断扩展的数据集的情况下，提高了计算机视觉模型的性能。但是，直到最近，人们很少关注如何

南京大学周志华教授等人在最新的一篇论文中提出了“溯因学习”的概念，将神经网络的感知能力和符号AI的推理能力结合在一起，能够同时处理亚符号数据和符号知识。实验中，基于溯因学习框架的神经逻辑机NLM，在没有图像标签的情况下，学会了分类模型，能力远超当前最先进的

本文学习Neural Networks and Deep Learning 在线免费书籍，用python构建神经网络识别手写体的一个总结。n = [np.reshape for x in t_d[0]] # 将5万个数据分别逐个取出化成，逐个排列。m =

具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类。Y_label2 = -np.ones #类别标签为-1,注意：由于采取双曲正切函数作为激活函数，类别标签不能为0. # add one more layer and return the output of thi

RNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化。RNN会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。RNN会对于每一个时刻的输入结合当前模型的状态给出一个输出。RNN理论上被看作同一个神经网络结构被无限复制的结果，目前RNN无法做到真正的无限循环，一般

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。19世纪60年代科学家最早提出感受野。当时通过对猫视觉皮层细胞研究，科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图

神经网络是具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络。它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做做出的反应。神经网络的最基本的成分是神经元模型，也就是最简单的神经元模型。神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经