神经网络深度

数字全息技术是一种基于干涉和衍射的物体波的记录和回放技术。然而，由于光学干扰容易受到环境的影响，记录过程总是受到许多因素的影响。计算机生成全息（CGH）技术是一种通过编码相干光波前的强度或相位来获得自定义光场分布的光场调制技术。对于仅相位计算全息，可以实现显示的图像，而不受孪生图像的干扰。空间光调制器（SLM）技术及超

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮识别声音涉及输入波形到语义表示的大脑转换。尽管过去的研究将颞上回 (STG) 确定为重要的皮层区域，但这些脑转换的计算指纹特征仍然很差。法国国家科学研究中心和艾克斯-马赛大学以及荷兰马斯特里赫特大学的

随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，图像三维重建算法在三维建模、机器人视觉、医学图像处理等领域得到了广泛的应用。据了解，微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统，其是通过卷积神经网络提取输入图像的特征，再通过全连接层生成三维模型的参数，最终将这些参数输入到三维模型中进行重建

编辑 | 萝卜皮深度神经网络（DNN）因其高预测精度已成功用于许多科学问题，但由于其可解释性差，它们在遗传研究中的应用仍然具有挑战性。在这里，斯坦福大学的研究团队考虑了 DNN 中可扩展、稳健的变量选择问题，用于识别基因组测序研究中推定的因果遗传变异。研究人员发现 DNN 中的特征选择具有明显的随机性，因为它具有随机性

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

我们正处于“GoPro 物理学”的风口浪尖。无论摄像机聚焦于什么事件，算法都可以识别其中潜在的物理方程。作者 | Charlie Wood编译 |  王玥、刘冰一编辑 | 陈彩娴2017 年，西北大学化学与生物工程系的助理教授Roger Guimerà和罗维拉-威尔吉利大学的物理学教授Marta Sales-Pardo

（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

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑/绿萝 在现有的机器学习框架中，储层计算（Reservoir Computing）展示了快速、低成本的训练，并适用于各种物理系统。该评论报告了如何将储层计算的各个方面应用于经典预测方法，以加速学习过程，并

「星期日」Hello SundayCPU 算法训练深度神经网络比 GPU 快 15 倍 AI 的一大瓶颈是训练成本，深度神经网络（DNN）的训练通常是一系列矩阵乘法操作，这是 GPU 非常擅长的工作，但 GPU 尤其是专业级显卡要比 CPU 昂贵得多。Rice 大学的计算机科学家和英特尔的研究人员从 20

转自丨 博客园 作者丨计算机的潜意识神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向——深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读