標籤：機器學習

2018-02-07cycadmin閱讀(255)贊(0)

在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目裡，你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點，時刻緊跟 AI 前沿成果。 點選本文底部的「閱讀原文」即刻加入社群，檢視更多最新論文推薦。 這是 Pape...

2018-02-07cycadmin閱讀(262)贊(0)

IT人物（微訊號：itrenwu） 猿妹 整編 我是天生的駭客，我不是因為某種理念而成為駭客，而是因為我無聊……這玩意很刺激，破解就是和系統進行較量。我在和硬體原作者進行較量，當破解進入一臺電腦系統時，我感覺自己充滿了血性。說這句話的人就是...

2018-02-07cycadmin閱讀(247)贊(0)

最近幾年，人工智慧浪潮層層推進，對各大科技公司產生巨大影響。百度推出Apollo無人車計劃，阿裡建立達摩院，騰訊成立的AI Lab雖佈局較晚卻也不甘人後。China+AI已是大勢所趨，吸引的不僅是大公司，更有許多人工智慧的愛好者。曾經只存在...

2018-02-07cycadmin閱讀(345)贊(0)

原文標題： How do Artificial Neural Networks learn? 作者：rubikscode；翻譯：和中華；校對：李海明； 本文約3000字，建議閱讀10分鐘。本文對人工神經網路是如何學習的進行了簡單介紹，使讀者...

2018-02-07cycadmin閱讀(250)贊(0)

當前社會正從IT到DT智慧時代，傳統行業嫁接網際網路，產生的是加法效應；大資料創新驅動，產生的是乘法效應，價值呈指數遞增。DT時代拼的是人才和創新價值的能力，拼的是你的資料能夠給社會創造多少價值，用資料掙錢才是未來真正所在。 相應的，DT時代...

2018-02-07cycadmin閱讀(358)贊(0)

你是否曾有過這樣的疑慮： 人工智慧大熱，作為一名傳統程式員，該如何轉型或學習？ 網上AI教程、書籍，質量參差不齊，如何找到真正專業的資源？ AI理論遍地皆是，但幾乎都在紙上談兵。我們該從哪裡獲得實戰案例？ 近日，阿裡正式推出業界首本深入闡述...

2018-02-06cycadmin閱讀(330)贊(0)

（本文編選自《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利教授近日在瑞士達沃斯舉行的第48界世界經濟論壇的演講，原標題為“Will the Future Be Human?”） 今天我想聊聊我們這個物種的未來，以及生命的未來。 我們應該是最後一代智人。再過...

2018-02-06cycadmin閱讀(367)贊(0)

“ 深度神經網路模型訓練之難眾所周知，其中一個重要的現象就是 Internal Covariate Shift. Batch Normalization 大法自 2015 年由Google 提出之後，就成為深度學習必備之神器。自 BN 之後...

2018-02-06cycadmin閱讀(304)贊(0)

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2018-02-06cycadmin閱讀(299)贊(0)

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