大家好我是吴炜，目前在阿里巴巴主要从事点击率预估和相关性方面的数据挖掘工作。今天给大家带来的主题《深度学习原理和在自然语言处理上的应用》 现在，深度学习如火如荼，各大巨头像军备竞赛般争夺...

尽管深度学习能完成很多事情，但它到底是如何工作的，我们并不清楚。剑桥大学机器学习博士Yarin Gal提出，将研究自然科学的方法论用到深度学习中，或许可以解决这个问题。来看看他的心得吧！

导读：在纽约大学，Yann LuCun等学者将深度学习带上巅峰的同时，Gary Marcus，Brenden Lake，Ned Block等学者已为后深度学习时代的人工智能打下坚实的地基。期待后...

近来，深度学习成为一个流行词。有分析师认为，它会削弱现有机器学习方法的地位。实际上，深度学习并不是一个新概念，它是上世纪90年代就已经出现的 人工神经网络（ANN） 算法的一种扩展。由于ANN需...

近日，MIT 的计算机科学家开发出了一套全新的算法--MemNet，它能够判断出照片中最令人们印象深刻的部分。该套算法利用人工智能技术在照片中制作出视觉热度 图。像 MemNet 等这样的深度学...

在近日的 国际计算机视觉大会（ICCV 2015） 上，华为诺亚方舟实验室报告的基于深度学习的多模态匹配模型在图像与自然语句的双向检索的任务上，提出了深度学习研究及应用的一个新方向。

我们在日常生活中经常使用自然语言对话系统，比如苹果Siri。现在的对话系统多数只能做单轮对话，可以帮助用户完成一些简单的任务，如问天气，查股票（如果做多轮对话，也是在单轮对话的基础上加一些简单处...

深度学习拥有解决大部分机器学习和人工智能领域问题的潜力，可以用来解决诸如语音识别、三维物体识别和自然语言处理等领域的难题。本文介绍了深度学习在解决实际问题中存在的优势与缺点。

本周早些时候Google开源了TensorFlow（GitHub），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail...

假如你有一个一千列和一百万行的数据集。无论你从哪个角度看它——小型，中型或大型的数据——你不可能看到它的全貌。将它放大或缩小。使它能够 在一个屏幕里显示完全。由于人的本质，如果能够看到事物的全局...

本文是百度文章《基于深度学习的图像识别进展：百度的若干实践》的摘要，其中个人观点仅供参考。

第八届超大数据库会议（XLDB2015）5 月 19 日—20 日在斯坦福大学召开，会议邀请了 Facebook 人工智能实验室（FAIR）的 Keith Adams 做了题为“Accelera...

DIGITS 是一款面向数据科学家和研究人员的交互式深度学习开发工具，设计的初衷是为了适应优越的深度神经网络的迅速开发和部署。 NVIDIA在2015年3月份推出了DIGITS，今天发布的DIG...

【编者按】 深度学习尽管对当前人工智能的发展作用很大，然而深度学习工作者并非一帆风顺。Chris Edwards发表于Communications of the ACM的这篇文章，通过不同的深度...

图灵测试是人工智能的梦想，它所要完成的任务是机器智能判定实验，即让机器和人能够通过自然语言对话（Natural Language Dialogue，NLD）来沟通。这项长期困扰研究人员的工作，因...

6月7日到12日，世界顶级的计算机视觉会议CVPR在美国波士顿召开，会议邀请了Facebook人工智能实验室主任、NYU数据科学中心创始人、深度学习界的泰斗 Yann LeCun 做了题为“Wh...

在Google、微软、百度等巨头的推动下，人工智能技术的发展突飞猛进。能识别图像已经不算什么本领了，现在Faebook的AI技术已经几乎可以以假乱真，令受试者在40%的时间把计算机生成的图样当作...

深度学习是人工智能技术的热门领域，目前谷歌、微软和百度等互联网巨头在深度学习也都投入重金研发。而不少深度学习创业公司也都遭巨头们纷纷抢 购，例如Madbits（Twitter）、DeepMind...

编者注：深度学习火了，从任何意义上，大家谈论它的热衷程度，都超乎想象。但是，似乎很少有人提出不同的声音，说深度学习的火热，有可能是过度的繁荣，乃至不理性的盲从。而这次，有不同的想法出现了。

当前人工智能之所以能够引起大家的兴奋和广泛关注，在很大程度上是源于深度学习的研究进展。这项机器学习技术为计算机视觉、语音识别和自然语言 处理带来了巨大的、激动人心的进步，也相应的带来了具体应用的...