人工神经

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

人工智能是近年来发展最快的技术领域之一，在广泛的行业和领域都有应用。开发强大的人工智能系统的关键挑战之一是创建能够实时、高精度执行复杂模式识别任务的计算系统。为了应对这一挑战，许多研究人员和公司都转向了卷积神经网络(CNN)，它在实现这些目标方面表现出了巨大的前景。然而，传统的神经网络在功率和效率方面仍然有限，并且通常

互联网 数据量呈爆炸式增长，数据对社会生产和生活的影响越来越大，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程，它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解，WIMI微美全息

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮脑机接口通常依靠电生理信号来解释和传输神经信息。然而，在生物系统中，神经递质是基于化学的中间神经元信使。这种不匹配可能会引起对传输信息的错误解释。 在这里，来自南京邮电大学、南京医科大学以及南

作者 | Sepp Hochreiter解读 | Antonio编辑 | 陈彩娴人类包含意识、认知、决策等等在内的智慧能力，似乎从人类有记录的那一刻起，就吸引着无数哲学家的思索。与之类似，从AI诞生的那一刻，科学家们则在憧憬：AI 如何能够达到像人类一样的智能？近期，LSTM 提出者和奠基者，奥地利人工智能高级研究所（

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，

模仿大脑的算法来了，可帮助人工神经网络节省内存和能量学术头条 · 刚刚微信扫码1该算法可根据人脑模型进行学习，适应不断变化的需求，其在线学习的特性也极大节省了能量。图片来源@视觉中国文丨学术头条如今，人工智能的发展如火如荼，广泛应用到了图像、自然语言、人机对话等各个领域，对各个产业进行了变革。在移动应用中，人工智能广

雷锋网注：图自 Deepmind 和哈佛大学的论文人们能像研究实验小白鼠那样研究人工智能吗?DeepMind 和哈佛大学的研究人员似乎是这么认为的——具体来说，研究人员制造了一个 AI 驱动的虚拟小白鼠来执行多种复杂的任务。然后，他们再使用神经科学技术来了解虚拟小白鼠的“大脑”是如何控制其运动的。如今，最先进的人工智能

图片来源@全景视觉文丨学术头条几十年来，神经科学在人工智能的研究历程中起到了举足轻重的作用，人工智能的奠基人 Donald Hebb、Warren McCulloch、Marvin Minsky 和 Geoff Hinton最初的研究动力均源自对他们大脑工作机理的浓厚兴趣，当时的研究人员也一直试图模仿大脑的功能，构建神

传统的计算机将数据储存在内存中，然后传送到处理器运算。这种来回“搬运”数据的活动耗费能源和时间，被认为是冯·诺依曼计算架构的核心瓶颈。而人类的大脑却并非如此，而是直接在记忆体里计算。被认为具有“存算一体”潜力的忆阻器，因而成为类脑计算领域的热门器件。近日，清华大学微电子所、未来芯片技术高精尖创新中心钱鹤、吴华强团队与合