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  • 深度 | Nature：我们能打开人工智能的“黑箱”吗？

    编者按：人工智能无处不在。但是在科学家信任人工智能之前，他们首先应该了解这些人工智能机器是如何运作的，这也就是文中所提到的“黑箱”问题。在控制论中，通常把所不知的区域或系统称为“黑箱”，研究者们通过观察输入和输出之间的联系，尝试对中间的未知领域进行探究。 本文出自 Nature，作者 Davide...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1063浏览量

  • Keras作者Chollet谈深度学习的未来：自动调参，极端泛化

    本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期，他在博客上连发两文，分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。 量子位昨天推送了第一篇《Keras作者、谷歌研究员Chollet：深度学习的理论局限》。 本文...

    文章 行者武松 2018-01-08 1328浏览量

  • 摩尔定律搅局者：这家公司用光训练 AI，而不是GPU

    Willam Andregg带我走进他的创业公司 Fathom Computing杂乱的工作室，轻轻抬起一个笨重黑匣子的盖子。匣子里，绿光从一组像是望远镜的镜头、支架和电缆中微微发出。这是一台使用光（而不是电）来处理数据的原型计算机，它正在学习识别手写数字。在其他实验中，这台计算机学会了用文本生成...

    文章 技术小能手 2018-02-27 1350浏览量

  • 潘建伟团队光量子计算机TDA新算法横空出世，人工智能量子计算破局

    在过去的几十年中，拓扑学得到了长足的发展，已经成为分析现实世界的强大工具。简单说，拓扑学（Topology）研究的是几何图形或空间在连续改变形状（比如拉伸或弯曲，但不包括撕裂或粘合）后，仍然保持不变的性质。 在拓扑世界中，对称性尤为重要。一般我们说的“对称”是旋转对称，比如将一个正方形旋转90°以...

    文章 技术小能手 2018-02-02 3845浏览量

  • 非得从零开始学习？扒一扒强化学习的致命缺陷

    Deepmind在Alphago上的成就把强化学习这一方法带入了人工智能的主流学习领域，【从零开始学习】也似乎成为了抛弃人类先验经验、获取新的技能并在各类游戏击败人类的“秘诀”。来自斯坦福的Andrey Kurenkov对强化学习的这一基础提出了质疑。本文中，他从强化学习的基本原则及近期取得的成就...

    文章 技术小能手 2018-07-13 1560浏览量

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