斯坦福大学神经网络

或许有一天，这款突触能够成为一台更接近大脑计算机的一部分，它特别有利于处理视觉、听觉信号的计算过程。 本文由机器之心（微信 ID:  almosthuman2014）授权 i黑马 发布。 尽管这些年来，计算机技术取得不少进展，但是，在再造大脑低能耗、简洁的信息处理过程这方面

编者按：本文由微信公众号 “机器之心”（ID：almosthuman2014） 编译，作者：TAYLOR KUBOTA，参与：微胖、晏奇 尽管这些年来，计算机技术取得不少进展，但是，在再造大脑低能耗、简洁的信息处理过程这方面，我们仍然步履蹒跚。现在，

编者按：本文由微信公众号 “机器之心”（ID：almosthuman2014） 编译，作者：TAYLOR KUBOTA，参与：微胖、晏奇 尽管这些年来，计算机技术取得不少进展，但是，在再造大脑低能耗、简洁的信息处理过程这方面，我们仍然步履蹒跚。现在，斯坦福大学和桑迪亚国

选自O'Reilly机器之心编译参与：武竞、吴攀、蒋思源 　　 本文作者 Reza Zadeh 是斯坦福大学副教授及 Matroid 公司创始人兼 CEO。他的研究工作主要涉及机器学习、分布式计算和离散应用数学。他同时也是微软和 Databricks 的技术顾问委员会的成员。对于这篇文章，

课堂笔记：第三节关键词： 神经网络，正向计算，反向传播，神经元，最大化间隔损失，梯度检验， 参数的哈维初始化， 学习速率， ADAGRAD（自适应梯度法） 这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用，接着介绍如何利用反向传播算法来

斯坦福大学Andrej Karpathy对自拍建模，用卷积神经网络研究自拍要领，发现了自拍的关键：1. 首先你得是女的，女性得分高。2. 脸要占图三分之一。3. 砍掉额头。4. 展示长发。5. 脸要过饱和。6. 要加滤镜。7. 要加边框。原文作者：Mahdi Kalayeh ，本文由36大数据翻译组Ms. X翻译，并经