最近北京大學 ZERO 實驗室與騰訊 AI Lab 提出一種新的技術：基於隨機路徑積分的差分估計子（SPIDER），該技術能夠以更低的計算複雜度追蹤許多我們感興趣的量。該研究工作被接收為NeurIPS 2018

接觸過機器學習的小夥伴都應該知道，梯度下降法並不是一個機器學習演算法，而是一種基於搜尋的最優化方法，在機器學習尤其是深度學習的凸優化中使用尤為廣泛。給定一個損失函式，如果該函式是凸函式，在學習率合適的情況下，它

原理 梯度下降是一個很常見的通過迭代求解函式極值的方法，當函式非常複雜，通過求導尋找極值很困難時可以通過梯度下降法求解。梯度下降法流程如下： 上圖中，用大寫字母表示向量，用小寫字母表示

深度學習很大程度上仍是一個黑箱，但研究者一直沒有停下理解它的步伐。普林斯頓高等研究院的研究者 Nadav Cohen 近日發文介紹了理解深度學習優化的進展以及他們近期在這方面的一項研究成果。 神經網路

一直以來，我們都不知道為什麼深度神經網路的損失能降到零，降到零不代表著全域性最優了麼？這不是和一般 SGD 找到的都是區域性極小點相矛盾麼？最近 CMU、清華和 MIT 的研究者分析了深層全連線網路和

早期定義 50年代，第一個機器學習的定義來自於Arthur Samuel。他定義機器學習為： 在特定程式設計的情況下，給予計算機學習能力的領域。 他編寫了一個西洋棋程式。 這程式神奇之處在於，程式設

隨著深度學習的火熱，梯度下降法也經常被人所提起。做為一種最常見的求解無約束問題最優化方法，它在ML和DL模型求解的過程中扮演著相當重要的角色，在接觸和學習機器學習的過程中，看了很多教程，書籍，都有和梯度下降相關

來源：paperspace 編譯：weakish 編者按：DRDO研究人員Ayoosh Kathuria深入淺出地介紹了梯度下降這一概念。 深度學習在很大程度上是在解決大規模的煩人的優化問

眾所周知在國內的應用生態下，iOS相比安卓在應用方面有著不可磨滅的“省心優勢”，但從前封閉的iOS環境，讓習慣了國產輸入法的安卓使用者望而卻步。開放第三方輸入法後，蘋果終於告別了中文輸入的老大難問題。今天我們就

【環球網科技 記者 林迪】“沒想到百度海外輸入法語音輸入已經做到了如此高的精準度，並且支援混合輸入，在手機成為主要工作溝通工具的今天，效率大獲提升”。日前，在西班牙巴塞羅那舉行的2019年世界行動通訊大會(MWC)

推出一個新系列，《看圖輕鬆理解資料結構和演算法》，主要使用圖片來描述常見的資料結構和演算法，輕鬆閱讀並理解掌握。本系列包括各種堆、各種佇列、各種列表、各種樹、各種圖、各種排序等等幾十篇的樣子。 基數排序

手機輸入法你常用，那麼自帶語音助手的輸入法你又用過沒？一款不用動手就能夠完成輸入的輸入法你又用過沒？百度手機輸入法AI探索版釋出了，讓我們來看看它和其它手機輸入法有啥不一樣。 語音識別很強大 方言外語皆可識

去年8月的一天，美國特拉華州威爾明頓市內穆爾/阿爾法雷德愛杜邦兒童醫院醫學遺傳學家Karen Gripp接待了一位年僅4歲的患者。這個小女孩雖比同齡孩子稍矮，且已經失去了大部分乳牙和幾顆已經長出來的

作者：閒魚技術-雲聽 背景 在之前的 文章 中，我們已經提到過團隊在UI自動化這方面的嘗試，我們的目標是實現基於 單一圖片到程式碼 的轉換，在這個過程不可避免會遇到一個問題，就是為了從單一圖片中提取出

記者從天津大學獲悉，該校胡清華教授團隊近日在人工智慧深度學習領域取得重要進展，首次提出“廣義多檢視學習框架”理論，有望改良“機器深度學習”侷限性，創造真正實現“早期融合、分析思考”的“智慧大腦”。相關研究在新一期全球