(1) 多巴胺,英文名 Dopamine, 是一种有机化合物, 学名 4-(2-Aminoethyl)benzene-1,2-diol, 4-(2-氨基乙基)-1,2-苯二酚, 在大脑中它的作用是在神经元之间传递信号的介质. 多巴胺作为神经介质 (neurotransmitter)的功能, 最早在1957年由瑞典化学家 Arvid Carlsson 发现, …

在阿尔法狗战胜李世石后，人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得多个基础人工智能技术水平得到飞跃提升。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。

如今越来越多的人愿意和自己的虚拟私人助理交谈，只需要动动嘴就可以让Siri/Alexa/Rokid帮你完成发微信、订车票、设闹钟这样的闲事，还能提醒你吃药、开会，这样一个不需要付工资的贴心小棉袄怎么会不受喜爱呢？虚拟助理正在一步步接近现实中的私人助理，而背后支持它的正是深度学习的技术。

深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。

  (1)循环神经网络 (RNN)的本质, 是可以处理一个长度变化的序列的输出和输入 (多对多). 广义的看, 如果传统的前馈神经网络做的事, 是对一个函数的优化 (比如图像识别). 那么循环神经网络做的事, 则是对一个程序的优化,应用空间宽阔得多.长短期记忆 (LSTM)的架构, 使有用的历史信息, 可以保留下来,很久以后仍然可以读取.一个有趣的…

(1)2012年十月, Geoffrey Hinton, 邓力和其他几位代表四个不同机构 (多伦多大学, 微软, 谷歌, IBM) 的研究者, 联合发表论文, “深度神经网络在语音识别的声学模型中的应用: 四个研究小组的共同观点” (Deep Neural Networks for Acoustic Modelling in Spee…

今天从实践应用的角度重新梳理一下“数据挖掘”，让您能够抛开概念了解本质！

(1)RNN和 LSTM 发挥威力的重要应用之一, 是语音识别.一直到2009年之前, 主流的语音识别技术, 依靠的是统计学上的两个算法模型, 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model)和隐藏马尔科夫模型 (Hidden Markov Model). 马尔科夫模型, 是一个概率的模型. 其核心思想, 就是一个系统, 下一个时间点的状态, …

(1)迄今为止我们讨论的神经网络模型, 都属于一种叫做前馈网络 (feedforward network) 的东西. 简而言之, 前馈网络, 信息从底层不断往前单向传输,故而得名. RNN (Recurrent Neural Network), 也称循环神经网络, 多层反馈神经网络, 则是另一类非常重要的神经网络. 本质上, RNN 和前馈网络的区别是, 它…

即使你是搞建模的，假如没搞过神经网络，可能也不清楚，甚至你做过神经网络工程，但如果仅仅是调用一下算法库，也可能是一知半解。

“预测”就是根据已知的输入和输出进行学习，并依照给定的新输入给出我们自己的判断。

大家都遇到过这种情况，训练的时候没什么问题，测试的时候就不对劲了，想找问题，感觉无处入手，那么今天，给你37个建议，看看再说吧。

感受野可能是卷积神经网络(CNNs)中最重要的概念之一，值得更多的关注。

这篇文章是对Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中分享的思想的概述和我自己的一点思考。

我们真的知道什么是人工智能吗？我们真的准备好与人工智能共同发展了吗？

Judea Pearl帮助AI在概率计算上取得了巨大进步，但是仍然叹息道：AI在因果关系计算上无能为力。

与机器学习博士相关的工作职位不仅创下了薪水的新高，而且对世界产生了巨大的影响。80000 小时（YC S15）提供了一个综合指南， 用于指导如何开始你的机器学习博士学位之旅。

对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说，预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制，不可能总是从头构建模型，这就是为什么存在预训练模型！

随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。

(1)影响 GPU运算速度的技术指标有好几个. 一般人讨论计算速度时, 大多在说芯片时钟的速度. 芯片频率越高, 时钟的一个周期越短, 速度越快. 但这只是计算能力中的一个维度. 如果你看过我的这篇关于集装箱的文章《王川：集装箱震撼世界》 集装箱船运的效率, 除了轮船航行的速度 (类似芯片的速度) 以外, 更重要的是轮船的吨位, 装卸货的时间, 港口等待的时…