神经网络 最新

作者 | 李梅、黄楠编辑 | 陈彩娴过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为

作者 | 王玥编辑 | 陈彩娴近日，一项新研究发布于PNAS，再次刷新了神经网络的能力。这次神经网络被用来解决了高等数学题，而且还是麻省理工数学课程难度的数学题！在这项新研究中，研究团队证明了 OpenAI 的 Codex 模型可以进行程序合成从而解决大规模的数学问题，并通过小样本学习自动解决数据集中 81%的数学课程

作者 | 西西编辑 | 陈彩娴今天，人工智能领军团 DeepMind 又爆出了一项重要成果：用深度神经网络修复古希腊受损的石碑铭文，号称「Predicting the Past」（预测过去），在以Nature为首的科学媒介上掀起了一番热烈关注。他们以古希腊的岛屿名为该模型命名——「Ithaca」（伊萨卡岛），以表对古希

（图片来源：网络） 近日，日本NTT的子公司NTT Research和康奈尔大学联合宣布，双方科学家在相干量子计算（CIM）的基础上，联合研发出了一种算法， 该算法将深度神经网络训练应用于可控物理系统，并在三种非常规硬件上进行了展示。 该团队在期刊Nature（自然）上发表了一篇题为《Deep

 作者：琰琰、维克多近日，中国科学院大学（国科大）团队研究发现，神经网络将成为“病毒软件”肆意传播的下一个阵地。他们在arXiv提交的一篇题为“EvilModel: Hiding Malware Inside of Neural Network Models”的论文表明，恶意软件可以直接被嵌入到机器学习模型的“人工神经

字幕组双语记者： Twitter团队最新研究:快速高效的可扩展图神经网络SIGN 英语原文： Simple scalable graph neural networks 翻译：雷锋字幕组（ 季一帆 、 何月莹

随着深度神经网络（DNN）的快速发展，机器学习服务(MLaaS)等有潜力的 商业 模式迅速崛起，AI产业化进入发展快车道。然而，保护训练好的DNN模型免于被非法复制，重新分发或滥用（即知识产权侵权）是AI产业化进程中必须要面临和解决的问题。尤其是当下各国企业在深度学习模型和平台方面进行巨额研发

【编者按】 周志华 ，南京大学教授，博士生导师；南京大学计算机科学与技术系副主任、软件新技术国家重点实验室常务副主任，机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）所长。近日，周志华发表 最新论文 ，提出了一种基于树的方法，挑战 深度学习 。

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　　 　　 它的网络理论可能和计算机科学或经济学的理论完全一样。复杂的网络系统构成了现代社会的基本构架，比如：英特网、航空网、人际关系网。此外，还有更多的复杂系统正不断涌现，例如，细胞中基因间的相互作用、银行系统和生态系统中的信息传递方式。 　　 系统越复杂，就越难对