神经元网络

虽然我们糊状的大脑似乎与计算机处理器中的芯片大相径庭，但科学家对两者的比较已经有很长的历史。正如阿兰·图灵在1952年所说:“我们对大脑像冷粥一样的稠度不感兴趣。”也就是说，媒介并不重要，重要的是计算能力。如今，最强大的人工智能系统使用基于深度学习的机器学习方法，该算法通过调整大量的数据隐藏层相互连接的节点来拟合数据，

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

人类某些神经元的树突，可以执行之前认为需要整个神经网络才能完成的逻辑运算。目前对于计算机科学家来讲，人工神经网络构建，往往基于这样一个概念：神经元是一个简单的、非智能的开关，神经网络的信息处理来源于数万（数万亿）个神经元之间的连接。然后神经科学家对于人脑的研究发现却并不是如此。在神经科学的诸多研究中已经发现，人脑在信息

雷锋网(公众号：雷锋网) AI科技评论按：人类某些神经元的树突，可以执行之前认为需要整个神经网络才能完成的逻辑运算。 目前对于计算机科学家来讲，人工神经网络构建，往往基于这样一个概念：神经元是一个简单的、非智能的开关，神经网络的信息处理来源于数万（数万亿）个神经元之间的连接。然后神经科学家对于人脑的研究发

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Understanding Neural Networks. From neuron to RNN, CNN, and Deep Learning 作者 |  vibhor nigam翻译 | gezp123、Dylan的琴         校对 |

图片来源@视觉中国钛媒体注：本文来自微信公众号大数据文摘 （ID:BigDataDigest），编译：张秋玥、周家乐、陆震，钛媒体经授权发布。神经网络到底是如何运作的？虽然机器视觉系统在越来越多的领域得到应用，从医疗保健到自动驾驶汽车，但是要真的理解机器的眼睛到底是如何“看到”事物，为什么它将甲

作者：Free深度学习可以说是目前“人工智能浪潮”火热的一个根本原因，就是因为它的兴起，其中包括深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络的突破，让语音识别、自然语言处理和计算机视觉等基础技术突破以前的瓶颈。而要了解深度学习，就必须首先了解“深度学习”的前身，神经网络与神经元的概念。一、神经元的构成神经元可以说是深度学习

图1 人脑神经网络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。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地

最近 连线杂志 的记者在项目负责人 Dharmendra Modha 的带领下，近距离接触了 IBM “自适应可扩展塑性电子神经形态系统” 芯片项目。该项目简称 SyNAPSE，是 IBM 从 2008 年开始研究的一种能模拟人类大脑的芯片项目。 TrueNorth 是首个基于 SyNA

虎嗅注： 2014年11月，谷歌研究院发表的一篇博文称，未来谷歌的图形识别引擎不仅仅能够识别出照片的对象，还能够对整个物理场景进行简短而准确的描述，也就是“图像识别神经网络”（简称“神经元网络”）。与谷歌对该技术进行研究的还有Facebook。近日，两家公司先后透露了，各自对该项目有研究进展。本文综合了