今日pcgamer報道了一則暴雪對《暗黑破壞神4》傳聞的迴應。暴雪稱：《暗黑破壞神4》不太可能會在11月的暴雪嘉年華中露面，但是他們會推出一些關於大菠蘿系列的訊息。過去的兩屆暴雪嘉年華中都會流出一些關於《暗黑

公眾號/AI前線 作者 | David Mack 譯者 | 無明 編輯 | Vincent AI 前線導讀：我們經常會問“什麼時候與朋友會面”或“超市什麼時候開門”之類的問題。這些問題問的是有關

截至10月15日，神州租車已經連續5個交易日（10月9日、10日、11日、12日、15日）回購公司股票，但其低迷的股價仍然沒有出現較大幅度上升，繼續在6.2元/股左右徘徊。 中期業績報告發布後 股價持續低迷

2018 AI開發者大會是一場由中美人工智慧技術高手聯袂打造的AI技術與產業的年度盛會！這裡有15+矽谷實力講師團、80+AI領軍企業技術核心人物、100+技術&大眾實力媒體、1500+AI專業開發者

人腦中有幾千億個神經元，他們彼此之間形成的網路路徑比宇宙還要複雜，我相信裡面既有廣義相對論又有量子力學，也許大腦本身就是一個宇宙，這個宇宙的整體便形成了人的意識。 大腦本質上來說就是神經元組成的網路，跟計算機

對於藝術創作來說，有的人會使用刷子，有的人會使用鐵鏟，有的人會選擇鋼筆。 而有的人，比如說我，選擇使用神經網路。 我是一個藝術家，同時也是一位開發者。藝術和軟體在我的生活中曾經是兩個平行的軌道，直到我

在紛繁複雜的網路世界中，敏感資訊識別與處理起著極為重要的作用。而近日研究者在 ICIP 2018 提出 LocoaNet，該網路結合了局部敏感區域檢測網路與全域性分類網路，並採用了多工學習策略以提取敏感

1. 通往語言理解之路 什麼是理解  自然語言理解是人工智慧的核心課題之一，也被廣泛認為是最困難和最具標誌性的任務。最經典的兩個人工智慧思想實驗——圖靈測試和中文房間，都是圍繞自然語言理解來構建的。自

機器學習和深度學習已經成為定量對衝基金為了實現最大化利潤而通常使用的新的有效策略。作為一個人工智慧和金融愛好者，這是一個令人興奮的訊息，因為神經網路結合了我感興趣的兩個領域。本文將介紹如何使用神經網路預

神經網路在機器學習中有很大的應用，甚至涉及到方方面面。本文主要是簡單介紹一下神經網路的基本理論概念和推算。同時也會介紹一下神經網路在資料分類方面的應用。 首先，當我們建立一個迴歸和分類模型的時候，無論是用最

大家好，歡迎來到LSTM和 GRU 的圖解指南。在本文中，Michael 將從LSTM和 GRU 的背後的原理開始，然後解釋令LSTM和 GRU 具有優秀效能的內部機制。如果你想了解這兩個網路背後發生了什麼，

深度學習 應用甚廣 ，在諸多方面的表現，如影象分割、時序預測和自然語言處理，都優於其他機器學習方法。以前，你只能在 學術論文 或者大型 商業公司 中看到它的身影，但如今，我們已能利用自己的電腦進行深度學習計算

點選率預估模型 0.前言 本篇是一個基礎機器學習入門篇文章，幫助我們熟悉機器學習中的神經網路結構與使用。 日常中習慣於使用Python各種成熟的機器學習工具包

去年，仙劍第一代官方Q版手辦——《仙劍奇俠傳四》“仙萌”系列手辦釋出，一經發售深受大家喜愛。 今年10月10日，官方Q版手辦仙萌第二代——《仙劍奇俠傳五》“莫負良辰”系列正式開啟京東眾籌，幽蠻、溟波雙雙上線

網上關於卷積神經網路的相關知識以及數不勝數，所以本文在學習了前人的部落格和知乎，在別人部落格的基礎上整理的知識點，便於自己理解，以後複習也可以常看看，但是如果侵犯到哪位大神的權利，請聯絡小編，謝謝。好了下面言歸