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人工智能之海
4年前
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随机网络中的智慧
网络是从人类智能到深度学习的基础,可能所有人都认为只有训练好的具有特定结构的网络才能具有功能,如同生物的功能是由结构决定的, 精巧设计的结构可以产生特定的功能, 大概高中生...
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人工智能之海
5年前
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基于一张规则表的人工智能
我在过去对人工智能简史的描述中,把人工智能的整个历史描述成围绕一张规则表, 本文是基于这一想法的总结和扩展。我们说,早期的AI发展史围绕如何人为构建这样一个规则表解决复杂问...
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5年前
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贝叶斯推理实用指南
什么是贝叶斯推理, 我早在过去的文章里分析过有关贝叶斯概率的知识, 这次融入纽约大学weijima的方法论教程,给大家一个更实用的版本。 一,什么是贝叶斯概率, 它于经典概...
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5年前
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当机器学习遇上进化算法
进化,是生物智能演化的原动力。 学习, 是人类文明产生的原动力,也是当下红红火火的AI进步的原动力。 如果这两种神秘的力量结合, 我们会得到一个怎样的物种呢?虽然说这方面的...
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5年前
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2019计算与系统神经科学大会Cosyne总结
今年的计算与系统神经科学大会 - Cosyne 在葡萄牙结束。 这个会议和nips都是神经网络与计算方面的最重要盛会, 而方向上一个更偏深度学习, 一个更偏和生物有关的计算...
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5年前
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空间简史-人类认识空间的探险和对AI之启发
本文是对okeefe 1978(栅格细胞发现者, 2014诺贝尔奖得主)的论文 cognitive map 的总结和延申。 对于我们在其中生存和繁衍的空间, 是如何在我们的...
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5年前
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深度学习背后的基础 -神经网络揭秘
最近, 深度学习三杰获得了计算机界最重要的图灵奖, 它们的贡献都集中在对深度学习的根据神经网络的理论突进。 今天我们看到的所有和人工智能有关的伟大成就, 从阿法狗到自动驾驶...
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5年前
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模拟人类思维的机器学习算法
假定你是一个数据科学家, 老板给了你一组数据, 你来让机器完成这个预测的任务。就假定一定老掉牙的任务吧, 房价。 这也是大家所最关心的东西了。 用数据来预测的一个关键要素是...
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5年前
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如何建立正确的文献阅读习惯
对于正在读博的博士, 还是刚刚进入科研圈的青椒,什么是最重要的问题呢? 如果你的答案是如何写论文, 说明你还没有入道, 事实上, 在能够正确写论文之前,正确读文献更加重要。...
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5年前
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复杂性思维应对不确定性
我在三年前写过一篇文章叫无常世界的生存圣经, 这篇文章是根据塔勒布的反脆弱引申到我自身的学科“复杂系统” 所得到的。 今天我就在之前很多思考基础上再谈谈这个主题。 不确定性...
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5年前
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《The formula》读书笔记-关于成功的普遍道理
读完巴拉巴西的最新作品《The formula The universal law of success》,觉得有必要给读者预先介绍一下这本书的主要内容,毫无疑问,这本书之...
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5年前
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用算法在图像中画重点-浅谈物体识别
物体检测是计算机视觉中的最常见应用之一,有极为广泛的用途。例如识别体育影像,确定哪个是运动员那个是篮球。或者你在找在桌上丢失钥匙时,就是在用人眼做物体识别,这时如果能通过机...
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5年前
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《Blueprint》读书笔记-大数据下的心理学研究
《Blueprint How DNA make us who we are》这本书是18年10月26日发行的一本新书,作者是心理学Robert Plomin。这本书讲述的五...
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5年前
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恐慌与困惑-读《今日简史》看当下的四重困惑
面对《今日简史》这个书名,不必吐槽,作者在书中写道,在他之前为他的前俩本书写的简介中,编辑会指出有的词不能用,要换成别的词。这不是为了迎合某位编辑的个人喜好,而是编辑认为这...
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人工智能之海
5年前
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生命3.0-在亿年的尺度下审视生命的演进
去年曾读过的《Life 3.0》,最近出了中文版,在豆瓣上获得了8.6的高分,这并不稀奇。等到我拿到湛庐出版的寄的样书后,我发现整本书翻译的质量很高,全书语言流畅,而且对于...
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人工智能之海
5年前
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从相关性到因果性-读《The book of why》
记得读《这才是心理学》时,记得最清楚的就是相关性不等于因果关系,而在最近20年里,在如何公理化的进行因果推理这个问题上,学界取得了突破性的进展,今天要介绍的《The boo...
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2018-10-26