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近期很多研究试图通过对比神经网络表示来理解神经网络的行为。谷歌大脑 Simon Kornblith、Geoffrey Hinton 等人的一项新研究引入了 centered kernel alignment (CKA) 作为相似性指数，并分析 CKA、线性回归、典型相关分析（CCA）等相关方法之间的关系，证明 CKA 优于其他相似性指数。...

Word2vec模型的本质是一个简单的单层神经网络，该网络的构建方式有两种：1) 使用连续词袋（CBOW）；2)使用Skip-gram 模型。这两种方式效率都很高，训练耗时也相对较短。此次研究用到了Skip-gram 模型，因为米科洛夫等人曾表示，该模型在处理较小的数据集方面更为高效。Skip-gram 模型选取当前词w_t作为输入层，并在输出层context window（上下文窗口）显示预测的关联词。...

近日，来自丹麦的综合供热解决方案供应机构丹佛斯集团，在天津宣布正式在中国发布Leanheat AI供热管控系统，为此间举办的第三界世界智能大会增添了人工智能在公共事业领域的成功案例。...

最近IBM研究院和纽约大学合作，针对青光眼的侦测进行研究，利用深度学习技术，借由3D的原始视网膜光学断层扫描图片，来侦测青光眼的特征模式，进一步训练模型来评估视野指标（VFI）值，VFI是代表整个视野状态的世界通用标准，在实验的过程中，模型错误率只有2%。...

近日，Science子刊发表文章，来自Facebook、加州伯克利分校和德克萨斯奥斯汀大学的研究人员通过强化学习解决了“如何让智能体获取信息性的视觉观察”的问题。具体来说就是，AI智能体对新环境“瞥上几眼”，就能快速推断整个新环境的情况。AI的能力越来越接近人类了。...

自批归一化提出以来，Dropout 似乎就失去了用武用地，流行的深度架构也心照不宣地在批归一化上不采用 Dropout。今天介绍的这篇论文另辟蹊径，提出新型 IndependentComponent（IC）层，将批归一化和 Dropout 结合起来，加快模型收敛速度。此外，在 Keras 中只需几行 Python 代码即可轻松实现 IC 层。...

我们经常听说人工智能对经济增长有强大的推动作用，虽然这种说法被普遍接受，但没有足够的硬数据来支持它。 不过，麻省理工学院和圣路易斯华盛顿大学的经济学家们最近的一项研究为这种说法提供了一些证据，表明了人工智能工具是如何通过缩小买卖双方的语言障碍来促进贸易的。...

人类识别物体的能力非常卓越。假如你在特殊光线下看一个杯子，或者从一个意想不到的方向去看杯子，你的大脑仍然很有可能认出这是一个杯子。这种精确的物体识别能力对人工智能开发者来说是一个难以实现的梦想，例如那些改进自动驾驶汽车导航的开发者。...

数学最重要的魅力在于帮助我们提出解决问题的思路或途径。 而机器学习在一定程度上正是数学和工程的完美结合，毕竟用数学里面的概率论、随机分析等工具研究AI早已不是什么新鲜事情。例如机器学习的四个基本原则性的问题，即泛化性、稳定性、可计算性和可解释性就可以用数学工程手段来解决。...