谷歌大脑团队希望用类似于 AutoML 发现新神经网络架构的方法，探索自动发现新优化器的实现。他们发现了多种性能优异的优化器，并已将其开源。

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，O...

谷歌 AlphaGo 横扫亚洲围棋顶尖高手之余，也将 AI 人工智能的概念推广至全球。近两年科技公司不是已经「All in AI」，就是正在「All in AI」的路上。人工智能想要达到人类的智...

在10月17日召开的WSJ D.Live大会上，Intel正式发布了专为机器学习而设计的Intel® Nervana™神经网络处理器（NNP）系列芯片。按照Intel之前对芯片预先命名的序列，该...

伯克利人工智能研究院的一支团队，刚刚详细介绍了一项将平面图像转制为 3D 模型的新技术。虽然听起来并不新鲜，但最新进展已能通过单张图产出极高分辨率的 3D 模型。随着后续研究与进步，其有望将任何...

语言翻译是一股能够让人们组建群体和使世界更加紧密的力量。 它可以帮助人们与在海外居住的家庭成员联系起来，或者可以更好地了解讲不同语言的人们的观点。 通过使用机器翻译，自动翻译文章和评论，以打破语...

Google开发了一种可以接受多种形式输入并能生成多种形式输出的算法。

我们会在社交媒体上展现自己最美好的一面，但在现实生活中我们的真实一面可能会让只看过照片的人大吃一惊。俄罗斯圣彼得堡摄影师 Yegor Tsvetkov 利用 FindFace 应用的神经网络算...

九十年代末，神经网络研究遇到的困境，除了慢，还是慢。 抛开计算速度的因素，传统神经网络的反向传播算法，捉虫时极为困难，一个根本的问题叫做所谓 vanishing gradient proble...

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...

这篇文章是我去年看到的一个很有趣的项目，还试着模仿它的代码写一个类似的项目出来，不过一直没有完成。这里把原作者的一篇相关博客翻译过来，说不定有更多的人对此感兴趣。

在侦探剧中，我们常常会看到这样的场景：从某个视频截图或者图片中，精明的侦探可以捕捉到各种细节，然后快速判断出图片的拍摄地点。现在，计算机也能做到了，而且，它比人类做的更好。

先是一月二十四号，ＭIT 的教授，人工智能研究的先驱者，Marvin Minsky 去世，享年89 岁。 三天之后，谷歌在自然杂志上正式公开发表论文，宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 ...

Adam Harley的卷积神经网络3D视觉化模型能够让你一窥 人工智能 的内部工作。 除了邪恶AI将会统治地球这样的惊悚事件之外， 人工智能 领域让局外人感到害怕。Facebook的 ...

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

对人工智能领域来说，2015年是值得纪念的一年。不仅计算机「学」得更多更快了，我们也学到了更多关于如何改进计算机系统的知识。一切都在步入正轨，因此，我们正目睹着前所未有的重大进步：我们有了能用图...

世界上最好计算机视觉系统有多精确？ 就在美国东部时间12月10日上午9时， ImageNet计算机视觉识别挑战赛结果揭晓 ——微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们凭借深层神经网络技术的最新突破，以...

6 月 21 日，谷歌的图像识别神经网络不但可以识别图像，而且可以制造出人意料的奇幻景象。 机器有什么梦想？谷歌新发布的一些机器识别图像为我们给出了一个可能的答案：将不同的景物合成一种奇...

（ Alulull/ 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...

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...