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

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

深度學習在諸多方面，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。嵌入（embedding），即用連續向量表示離散變數的方法，在其中起到了不可或缺的作用。像 機器翻譯 中的詞嵌入和 分類變數中的

路雪 翻譯 2018/10/09 17:02 Shagun Maheshwari 作者陳韻竹、路

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