注意力機制模仿了生物觀察行為的內部過程，即一種將內部經驗和外部感覺對齊從而增加部分割槽域的觀察精細度的機制。注意力機制可以快速提取稀疏資料的重要特徵，因而被廣泛用於自然語言處理任務，特別是機器翻譯。而自

引言 傳統智慧合約程式碼審計，多使用純人工或者形式化驗證等切片窮舉的方式，而且涉及到程式碼審計審計人員水平高低不一樣，容易導致審計結果出現偏差。人工方式受到個人能力所限，質量無法保證，且人力疏忽的可能性遠高

我想大多數人和我一樣，第一次聽見“人工智慧”這個詞的時候都會覺得是一個很高大上、遙不可及的概念，特別像我這樣一個平凡的前端，和大部分人一樣，都覺得人工智慧其實離我們很遙遠，我們對它的印象總是停留在各種各樣神奇而

思源 翻譯 2018/10/08 14:27 Antoine J.-P. Tixier 作者思源

近年來，神經網路已經成為了計算機視覺中主要的機器學習解決方案。然而神經網路結構的設計仍然需要極強的專業知識，在一定程度上妨礙了神經網路的普及。 近日，在雷鋒網 AI 研習社公開課上，約翰霍普金斯大學在讀博

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昨日，reddit 上一篇帖子引發熱議，該帖介紹了一篇關於梯度下降對過引數化神經網路影響的論文，該論文只用單個非常寬的隱藏層，並證明了在一定條件下神經網路能收斂到非凸優化的全域性最優解。這是對深度學習的

AI人工智慧神經網路在線上色軟體Paintschainer VS Paintstransfer的簡介及建議教程 最近，我對古風水彩上色十分感興趣，外加在研究神經網路繪畫方面的事情，最近發現了幾個特別好玩的線

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神經網路（NN），也被稱為人工神經網路（ANN），是機器學習領域中學習演算法的子集，大體上借鑑了生物神經網路的概念。目前，神經網路在計算機視覺、自然語言處理等領域應用廣泛。德國資深機器學習專家 Andrey

機器之心 翻譯 2018/10/03 03:30 參與 李詩萌 路雪 自動生成高效DN

前面兩篇隨筆實現的單層神經網路和多層神經網路， 在MNIST測試集上的正確率分別約為90%和96%。在換用多層神經網路後，正確率已有很大的提升。這次將採用卷積神經網路繼續進行測試。 1、模型基本結構

選自medium， 作者： Albert Ierusalem 機器之心編譯， 參與：高璇、張倩 引言 人的大腦中有多種遺忘形式，這是一個正常、可適應且必要的學習過程。其中一個有趣的

在我的上一篇隨筆中，採用了單層神經網路來對MNIST進行訓練，在測試集中只有約90%的正確率。這次換一種神經網路（多層神經網路）來進行訓練和測試。 1、獲取MNIST資料 MNIST資料集只要一行程