本書目錄 深度學習介紹 深度學習是模擬大腦中神經元網路的計算機軟體。它是機器學習的子集，被稱為深度學習，因為它利用了深度神經網路。 深度學習演算法的第一層稱為輸入層，最後一層稱為輸

下面我們舉一個簡單的線性迴歸的例子來說明實際的反向傳播和梯度下降的過程。完全看懂此文後，會對理解後續的文章有很大的幫助。 為什麼要用線性迴歸舉例呢？因為 \(y = wx+b\) （其中，y,w,x,b都

曾經風靡一時的網際網路金融最終還是被剎住了風。現在的網際網路金融行業用蕭條來形容一點都不為過，無論是大型的網際網路金融平臺還是中小型的網際網路金融創業者幾乎都在尋找網際網路金融未來的發展方向

11月19日，北京副市長殷勇在“第9屆財新峰會：全球共探路”上作了對網際網路金融風險防範相關問題的分享。 殷勇表示，在今年年中P2P平臺集中“爆雷”後，雖然目前P2P的問題平臺數量已大幅下降。

神經網路是機器學習和深度學習的基礎 初次聽說其名號的人都會充滿著各種幻想 深入瞭解後你會發現 它還是對治深度學習恐懼症的一劑良藥 NO.1 《解析深度學習：卷積神經網路原理與視覺

新浪 美股訊 北京時間19日訊息，谷歌（1061.49， -3.22， -0.30%）與新加坡主權財富基金淡馬錫週一聯合釋出的研究報告顯示，預計到2025年，東南亞網際網路經濟的規模將突破2400

全文共計2390字，預計閱讀5分鐘 布洛克科技按：11月17日上午，由方圖、浙江省金融科技協會和三橙傳媒聯合主辦的線下活動圖論第四期在杭州圓滿落幕，紀錄片《區塊鏈之新》杭州站全球首映會也成功舉辦。 路透

作者：Piotr Skalski 編譯：Bing 今天的文章會重點關注決定神經網路學習處理速度的因素，以及獲得預測的精確度，即優化策略的選擇。我們會講解多種主流的優化策略，研究它們的工作原理，

未來金融行業的創新和發展，無疑高度依賴於資料的處理和分析，然後金融資料通常涉及個人的敏感資訊，並且具有高度精確識別性，因此對風險控制要求、資訊保安和資料防護能力以及技術處理手段，提出了更高要求。因此，從美、歐、

近幾年來數字化經濟形勢迅猛，數字產業的規模化在帶來整體經濟效應的同時也暗藏了許多隱患。隨著數字經濟時代的高度融合，物聯網、人工智慧、大資料等新一代技術的飛度發展，資訊問題開始凸顯，網路安全已經成為威脅到數字經濟

一、2019年零售行業的競爭趨勢 2019年零售行業的競爭矛盾仍然主要表現在線上與實體的競爭。線上企業主要以京東、阿里為代表，實體零售業主要是以在中國一、二線城市發展的大型零售企業為代表，非一二線

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本篇報告將從 Security Token 相對於傳統證券和 Utility Token 的比較優勢為切入點，進一步分析 Security Token 存在的風險點和治理優勢。 目前來看，由於不同國家監管細節和進度

公眾號/AI前線 作者 | Helena Sarin 譯者 | Sambodhi 編輯 | Vincent AI 前線導讀：如果仔細觀察藝術家與科學家利用計算機所做的事情，那就是讓賦予計算機自主

在 2018 年早些時候，微軟宣佈了第一款達到和人類擁有同等翻譯質量和準確度的機器翻譯系統。今天，微軟正式將這一研究成果改進並宣佈該翻譯系統已經正式可用。 新一代神經網路翻譯能