深度学习教父、图灵奖得主Geoffrey Hinton今天在谷歌I/O大会的“炉边聊天”上发表演讲，讨论了深度神经网络、AI研究从大脑得到的启发，以及真正理解大脑将如何改变许多领域。...

半个世纪前拍摄的黑白老旧电影，现在迎来了人生的“第二春”。 在AI的帮助下，这些只有黑白灰三色的视频片段，已经变成了彩色的。 在Facebook的F8大会上，国外技术小哥Jason Antic展示了一种叫DeOldify的AI模型，这种技术为老电影上色效果堪称惊艳。...

对抗样本不是Bug, 它们实际上是有意义的数据分布特征。来自MIT的最新研究对神经网络的对抗样本问题给出了非常新颖的解释和实验论证。...

Open Data Science对第一季度的深度学习研究进行了盘点总结，推出了这一季度的十佳论文。一起来看看，TOP10都花落谁家吧。...

DeepMind & Google最新论文提出图匹配网络模型GMN，用于相似性学习问题，​在几个图相关任务中均胜过精心设计的神经网络模型和基于标准GNN的图嵌入模型。...

光学神经突触网络能够“学习”信息，并将其作为计算和识别模式的基础，就像大脑一样。由于系统仅使用光而不是传统电子，因此可以更快地处理数据数倍，这种方法可以在以后的许多不同领域用于评估大量数据的模式。...

神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机，拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。 尽管人工智能取得了很大的进步，但现在大多数基于人工智能的产品仍然依赖于“深度神经网络”。这种网络通常非常大，而且训练成本高得令人望而却步。 麻省理工学院的研究人员希望改变这一现状。在今天发表的一篇论文中，研究人员揭示了神经网络中包含的“子网络”，比之前的网络小10倍，而且可以更便宜、更快地进行训练。...

谷歌首席执行官Sundar Pichai表示，谷歌正在努力使旗下的人工智能和机器学习模型更加透明，以此抵御系统的偏差。 Pichai提及一系列人工智能增强技术以及将更多的机器学习模型放在设备上的举动，而对于开发人员和数据科学家而言他说的重点则在于TCAV。 TCAV是概念激活向量测试（Testing with Concept Activation Vectors）的英文缩写。简而言之，TCAV是一种可解释性的方法，可用于了解神经网络模型用来预测的信号。...

人类文明的发展，促使轨道交通不断革新改进。如城市地下铁（简称地铁）的出现，就是城市轨道交通发展的绝佳案例。 与高铁、火车、公交、出粗车等地面交通工具相比，作为以地下运行为主的城市轨道交通系统，地铁的出现极大缓解了城市路面交通的拥挤难题。但需要提及的是，除了作为解决城市交通病的良药，现阶段包括地铁在内的城市轨道交通系统，更被视为国家在经济、社会以及技术上高人一等的指标。...

据美国斯坦福大学官网近日报道，该校与桑迪亚国家实验室的研究人员开发出一种新型人工突触阵列。它可以模仿人脑处理和存储信息的方式，并且在处理速度、能量效率、重复性和耐用性方面的表现超出期望。...