利用神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）已成为机器学习领域的核心算法之一，推动了自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、语音识别、医疗诊断和推荐系统等多个领域的技术进步。近年来，人工神经网络在众多领域得到了广泛应用。在应用人工神经网络之前，需要确定网络结构并对其进行训练。网络结构的选择通常

轮到物理学家来揭示神经网络的本质了：他们在尝试让宇宙为我们处理数据。作者 | Charlie Wood编译 | 王玥编辑 | 岑峰在一个隔音的板条箱里有着一个世界上最糟糕的神经网络。在看到数字6的图像后，这个神经网络会暂停片刻，然后显示出自己识别出的数字：0。康奈尔大学的物理学家兼工程师Peter McMahon主导了

利用神经网络将 1896 年的《火车进站》放大到 4K2020年02月05日 15时47分 《火车进站(Arrival of a Train at La Ciotat)》（YouTube）是电影史上最著名的影片之一，这部在 1896 年上映的 50 秒无声短片展现了一辆火车在蒸

白俄罗斯初创公司Wannaby正在打造“AR商务”体验，该公司发布了最新应用程序的测试版，目的是让人们更容易找到一双完美的运动鞋。这款名为Wanna Kicks的iOS应用程序使用AR技术，让你“试穿”各种运动鞋。你只需从3D模型列表中选择一双鞋，将相机对准你的脚，你现在就可以穿你选择的鞋了。当你移动和旋转你的脚或改变

本文来自wired.com，作者TOM SIMONITE；由亿欧编译，编译作者刘敏。 8月初，纽约大学教授Siddharth Garg为了检查交通状况，在他工作的布鲁克林大楼外的一个停车标识上贴了一个黄色的便利贴。 当他和两位同事向他们的路标检测软件展示这张照片时，软件95%确定这是限速标识，而实际上这

作者：Yujia人脑是一个智能而复杂的机器。这种类比在某些方面是准确的，并且在大脑研究领域中提供了一种方法。我们都知道，人脑可以分为四个部分：额叶、顶叶、颞叶和枕叶。这种划分的其中一个标准是功能性（functionality），或者说该区域负责行使哪种功能。例如，颞叶通常与听觉处理和嗅觉有关，而枕叶通常与视觉信息处理有

作者： Edison_G神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是C，C++，JAVA或Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。这篇分享就讨论了神经网络的基本功能

 　　2月8日消息，据国外媒体报道，Google Brain(谷歌大脑)团队已经开发了一个软件，能利用人工神经网络来填充低分辨率图像细节。也就是说，你那些打了马赛克的照片，很可能被还原，对谷歌来说是无效行为! 软件必须经过两个阶段。第一个阶段网络涉及到“条件作用”元素，通过低分辨率照片映射到类似的高分辨率示例，以获得

机器之心经授权编译 作者： Yuchen Tian参与：吴攀、李亚洲日前，Flipboard 软件工程师 Yuchen Tian 在 GitHub 上发布了用于汉字字体的神经风格迁移的项目，该项目介绍了如何通过神经网络学习设计汉字新字体的方法。机器之心授权编译发布。 　　 项目地

选自arXiv.org机器之心编译参与：李泽南、吴攀、蒋思源 　　 摘要循环神经网络（RNN）已经在许多自然语言处理任务上取得了最出色的表现，比如语言建模和机器翻译。然而当词汇量很大时，RNN 模型会变得很大（可能超过 GPU 最大的内存能力），这样训练将变得很低效。在这项工作中，我们提出一种全新的方法