“专人专事专办”听起来是个很诱人的事情，当在某一方面有需要就去找专门对应的人员或是硬件进行快速处理和反馈，这个道理似乎很简单。然而在当今的移动领域满足人工智能运算需求这方面，移动平台制造商们分成了2个派系。其一是“专人专事专办”的独立NPU；与之对立的是以“人多力量大”为指导，调用整个芯片不同组件的不同内核进行异构运算。说实话我们对独立NPU这东西其实抱着一定的怀疑态度，并且并不认为它绝...

来源：机器之心英文原文：Deep learning architecture diagrams参与：老红、李亚洲原文链接：图解LSTM神经网络架构及其11种变体（附论文）本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载就像雨季后非洲大草原许多野生溪流分化成的湖泊和水洼，深度学习已经分化成了各种不同的专门架构。并且，每个架构都

这有可能也是知乎上面分析介绍深度学习最为全面的文章之一。希望做物理的，做数学的，做生物的，做化学的，做计算机，包括做科幻的都能看的很开心。Hinton 以“深度学习之父” 和 “神经网络先驱” 闻名于世，其对深度学习及神经网络的诸多核心算法和结构（包括“深度学习”这个名称本身，反向传播算法，受限玻尔兹曼机，深度置信网络，对比散度算法，ReLU激活单元，Dropout防止过拟合，以及深度学习早期

白悦、许迪 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习主流的两类方法。近日，谷歌大脑 Ilya Tolstikhin 等人提出了又一种新思路：Wasserstein 自编码器，其不仅具有 VAE 的一些优点，更结合了 GAN 结构的特性，可以实现更好的性能。该研究的论文《Wasserstein Auto-Encoders》已被即将在 4 月 30 日于温哥华举行的 ICL

随着大数据的应用越来越广泛，人工智能也终于在几番沉浮后再次焕发出了活力。除了理论基础层面的发展以外，本轮发展最为瞩目的是大数据基础设施、存储和计算能力增长所带来的前所未有的数据红利。 人工智能的进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习等相关领域。未来伴随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽，如果基础理论方面没有新的突破，深度学习模型效果的天花板将日益迫近。而另一方面，大

作者：郑华滨链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天，一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wassertein GAN》却在Reddit的Machine Learning频道火了，连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论，这篇论文究竟

摘要：深度学习作为人工智能的前沿技术，虽然一方面推动者人工智能的发展；但是人类的终极目标四强人工智能。最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现，但是宗其所属，还是应该在深度学习发展的历史上前进。       深度学习的概念源于人工神经网络的研究，如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文，基于深信度网（DNB）提出非监督贪心逐层训练算法，未解决

随着近年来人工智能技术的发展，Chatbot聊天机器人越来越普及，随之而来的用户访问不断增多，如何让Chatbot系统在解决用户问题的同时简化用户操作，优化用户与机器人聊天过程中的体验成为当前难点。 目前的智能问答机器人不仅需要实现智能人机交互（文本、语音等）的全渠道多媒体整合应用，而且需要各领域内大数据、深度语义理解等前沿技术上的研究与积累，让机器人去回答用户的同时预测用户接下来的意图，并做对应

作者： Flood Sung，CSDN博主，人工智能方向研究生，专注于深度学习，增强学习与机器人的研究。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》2016年AlphaGo计算机围棋系统战胜顶尖职业棋手李世石，引起了全世界的广泛关注，人工智能进一

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