最近的一项研究表明，神经网络可以被一些简单的、随机生成的图像欺骗。当它看到抽象的图片时，会将其认为是一件特定的物品。这再次告诉我们，计 算机视觉和人类视觉是完全不同的东西，但是，随着神经网络变得越来越复杂，

编译）在几乎一切领域里，人类都面临着被计算机迎头赶超的局面。譬如，机器视觉 专家最近开发出了一种新的算法，使得计算机获得了超越人类的面孔识别能力。类似算法用于物体识别上，也在逐步缩小机器与人类的差距。而人类国际象棋选手在 很久

 框架上进行。 近一年时间过去，回头来看，DeepMind 认为这项选择十分正确——许多模型的学习过程大幅加速；TensorFlow 内置的分布式训练功能，还帮助工程师们极大得精简了代码。 在这过程中，DeepMind

随着近年来深度学习取得的突破，其应用也开始不断开疆拓土。比方说在图像识别、语音识别乃至于围棋游戏等方面 AI 都已经比人厉害。但是这些大部分是把神经网络当成分类器来用。Tesla AI 总监，OpenAI

rb-brain 是一个采用Ruby开发，易于使用于的神经网络库。Here's an example of using it to approximate the XOR function: require

一个适用于Node.js和浏览器的灵活神经网络库。利用Mind构建的一个电影推荐引擎在线 demo 。 特性 Vectorized - uses a matrix implementation to efficiently

Europe 2014 上，Google 数据中心副总裁 Joe kava 介绍了自己的公司是如何利用机器学习和人工智能来进一步改进数据中心能效的。 业界一般用 PUE（电能使用效率）来衡量数据中心的能效，PUE=

的报道，Google 的计算机视觉专家 Tobias Weyand 与同事对深度学习机器进行了训练，使其可以识别出任何图片的位置。在这方面，机器的识别能力明显超过了人类，而且，它甚至能够对室内拍摄的图片、缺乏线索的图片（食物、宠物）进行位置确认。

深度神经网络（DNNs）是拥有多层感知器的架构，用来解决复杂的学习问题。然而，DNNs在训练和概括中面临挑战。传统的DNNs互联的大量数据可能会过拟合，需要不同的训练方法来提高泛化。神经网络权重的前训

DeepCpG 是一个用来预测多个细胞中 CpG 位点甲基化程度的深度神经网络。它可以精确地归纳不完整的 DNA 甲基化谱以发现具有预测意义的序列改变，同时还可以量化序列变异带来的影响。 来自: https://github

Neural Alpha 尝试借助人工神经网络来理解和模仿人类大脑，并通过大数据更好帮助推荐预测你要输入的句子中的单词或词组。 新款输入法具备深度学习技术能够理解单词的相似性并分析句

出了全新神经网络技术驱动的机器翻译，这一年时间，Translator 大量改进翻译质量，官方称 6% – 43% 的质量提升，也让更多支持的语言由神经网络驱动。 由神经网络技术驱动的机器翻译已经达到

CNN 网络神经之前有两个概念要理解，第一是二维图像上卷积的概念，第二是 pooling 的概念。 a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考 这里 ,卷积运算有两个非常重要特性，以下面这个一维的卷积为例子：

9c59af1c1a&scene=2&from=timeline&isappinstalled=0 1 简介 语言模型是自然语言处理领域的基础问题，其在词性标注、句法分析、机器翻译、信息检索等任务

对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题

net/article/2015-06-12/2824936 【编者按】 本文为利用GPU和Caffe训练神经网络的实战教程，介绍了根据Kaggle的“奥托集团产品分类挑战赛”的数据进行训练一种多层前馈网络模型

序列。CRF也是类似的概率方法，其效果是传统方法 中最好的。 基于深层神经网络的方法 人们很早就开始研究基于神经网络的模型，但是当网络层数比较深的时候，很容易过拟合。2006 年Hinton【Geoffrey

前言 神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。 最近在手写一个Python的神经网络库( GitHub：hamaa )，刚开始为了测试代码是否写对，搭建了一个 2->4->2

一、多层前向神经网络 多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成； 输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层

LambdaNet：用Haskell编写的纯函数式人工神经网络库。它抽象了网络创建，训练并使用了高阶函数。这种方法的好处是提供了一个框架，使得用户使用不同的函数式组件快速网络设计，编写小的函数式部件就能扩展库。