人工智能简史 2 掀起人工智能的新高潮 深度学习
延恩·乐存与卷积神经网络 说完辛顿教授，我们来聊聊深度学习领域的另一位名人，曾经跟随辛顿教授作过博士后研究的乐存。1960年，乐存出生在法国巴黎附近，父亲是航空工程师。1988年开始，乐存在著名的贝尔实验室工作了20年。乐存目前是纽......
1 深度学习 人工智能简史 掀起人工智能的新高潮
也许你觉得人工智能离你还有点远，只存在于谷歌那巨大无比的数据中心机房，或者充满神秘感的麻省理工学院机器人实验室，其实，透过互联网和智能手机，人工智能已经开始渗入我们每天的日常生活。...
深度学习 简单而有局限性的求解方式
在人工智能，特别是深度学习破解了一个又一个难题，在很多任务上达到超过人类认知水平的今天，我们距离真正的人工智能仍很遥远，本文摘自作者出版的新书，Deep，Learning，with，Python，第九章第二节，其中简要介绍了深度学习的原理、......
深度学习的局限性和未来
深度学习最令人惊讶之处就在于它十分简单，十年前，没有人指望由梯度下降方法训练的简单参数模型就可以在机器感知问题上获得惊人的结果，现在，事实证明，你只需要一个有足够多参数的模型，并且在足够大的数据集上使用梯度下降进行训练。...
深度学习的先入之见 局限性及其未来
在本文中，我将介绍几个机器学习的应用案例，其中深度学习在应用和处理先入之见方面并没有太多实际意义，我认为正是这些先入之见，preconception，阻碍了深度学习的应用，尤其是对于入门者来说。...