9月13号凌晨、苹果秋季发布会刚刚在苹果总部的乔布斯剧院落下帷幕。本次大会苹果发布了 6 款产品，除了高耸入云的售价之外，最亮眼的，是3款手机都搭载的史上性能最强大的智能芯片A12。
原文：How Machine Learning Algorithms & Hardware Power Apple’s Latest Watch and iPhones
AI 研习社按：本文由「图普科技」编译自 An Opinionated Introduction to AutoML and Neural Architecture Search 。
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 An Opinionated Introduction to AutoML and Neural Architecture Search （http://www.fast.ai/2018/07/16/auto-ml2/#auto-ml）
多数人可能都了解，在神经网络近70年的历史中，寒冬和泡沫交替出现，——事实上，藏在神经网络背后的专用硬件加速器（ASIC）也是如此。
现在开大会，不说点儿 AI 就 out 了，曾有网友开玩笑说，今年 Google I/O 的发布会就是：Google 系列产品+ AI。
神经网络不光不可解释，现在连神经元都不能相信了！甚至可以在神经网络中隐藏一个恶意软件。
苹果iPhone XS系列手机自发布以来，“信号差”一直是备受诟病的问题。原因在于，苹果与高通“分手”了。而新一代的iPhone XS系列全部采用的是英特尔的信号基带。
自苹果推出A12 Bionic之后的短短几周，在纽约市的一次活动中，公司推出了一个更强大的模型：A12X Bionic，这是新一代iPad Pro中的芯片。
高通骁龙855，比上一代旗舰骁龙845提升3倍，比华为麒麟980、苹果A12提升1倍。
关于深度学习人工智能落地，已经有有很多的解决方案，不论是电脑端、手机端还是嵌入式端，将已经训练好的神经网络权重在各个平台跑起来，应用起来才是最实在的。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/411.html
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 利用36天的时间，系统地梳理了机器学习（ML）的一些经典算法，从算法思想，到算法实例，有的包括源码实现，有的包括实战分析，大致分类如下： 机器学习的概念总结 1 机器学习：不得不知的概念（1） 2 机器学习：不得不知的概念（2） 3 机器学习：不得不知的概念（3） 线性回归 4 回归分析简介 5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇
但即便如此，万亿市值的苹果依然展现出不少亮点——尤其是AI方面，新一代芯片A12，贯穿全场。
作者介绍：Jürgen Schmidhuber 被称为是赋予人工智能记忆的人，递归神经网络之父，2004 年到 2009 年，担任慕尼黑大学认知与机器人领域的教授，从 1995 年起就在瑞士人工智能实验室 IDSIA 担任负责人。2009至2012年年间，他的研究小组赢得了模式识别和机器学习的八个国际比赛。如今 Jürgen Schmidhuber 创办了 Nnaisense 公司。 注：这篇文章经过了很多同僚的评阅。 1960年-2013年深度学习时间线亮点 [A] 1962年：来自简单细胞和复杂细胞的
整理 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 从乔布斯时代的「不要问消费者想要什么，一个企业的目标就是去创造那些消费者需要但无法形容和表达的需求」，到库克心中的「创新不一定是改变，而是做得更好」，在时间的长河中，苹果的创新理念正在不断地发生改变，而众人对此也贬褒不一。 北京时间 4 月 21 日凌晨 1 点，新一年的苹果科技春晚如期而至，想必不少网友以「激动的心，颤抖的手」观看了整场直播。这场春季发布会上，是否有你相中的产品？苹果此番又带来了哪些创新突破？未来，你期待苹果公司让什么样的技术
许是名字的杀伤力太大，反而冲淡了公众对自研芯片配合自家应用强大优势的认知。不过，苹果最新发布的2018 iPad Pro及其搭载的A12X仿生芯片，无论是CPU、GPU，还是机器学习和神经引擎，各项爆表的性能指标，以及只有在A12X 仿生芯片支撑下才得以实现的众多高端AI应用，不难让人看到了加上了“平头哥”的阿里动物军团升级打怪的未来。
最近ChatGPT火到出圈，几乎无人不知，无人不晓。最近经常听到，ChatGPT这么智能了，我们是不是就要失业了？
所谓贝叶斯神经网络，简单来说便是将一般神经网络中的权重和偏置由确定的数值变为一个分布。
很多初学者都会有这样的疑问，训练神经网络到底是什么？怎么进行设计？即使对于已经入门的人，在设计神经网络时也会有很多疑问，例如：什么是良好的学习率？应具有多少个隐藏层？dropout真的有用吗？为什么梯度消失了？
---- 新智元报道 编辑：好困 David 【新智元导读】在一片「灵动岛」和「黄牛血亏」的喧嚣中，苹果A16处理器似乎有些低调过头，不过这并不耽误果粉扒它的衣服...... 一转眼，苹果新品发布会已经过去半个月了，对于iPhone 14 Pro的最大亮点「灵动岛」的讨论，已经逐渐变成「黄牛囤货iPhone14血亏」了。 （快来表演一个空中飞人） 这中间，关于这次苹果推出的新芯片A16，好像一直都没掀起什么波澜。 可能苹果自己都觉得这一代挤牙膏挤得太过明显，发布会上都没怎么太提。 别说CPU提升
训练神经网络是个极为枯燥的工作。与其盯着Learning Curves发呆，或许可以调动一下其他感官，一起做点更有意思的事情。
随着人工智能的持续深入，深度学习技术在多智能体学习、推理系统和推荐系统上取得了很大进展。 对于多智能体来说，预测能力有着关键性的作用。一个训练有素的智能体已经能骗过智商正常的人类了！你可能不会相信，仅
目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到； 举例 m=
现在，我打开Google Photos，输入“海滩”，就能查看我过去10年里去过的所有海滩的照片。我从来没有浏览过我的照片，也没有一张张给它们贴标签；相反，谷歌是根据照片本身的内容来识别海滩的。
几天前，国内跑分界两大巨擘之一安兔兔官微表示，正式发布“AI评测”Beta版，为广大机友提供一个可以量化的标准，对自己手机的AI性能有点数。
用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。
手机芯片制程工艺，从10nm向7nm的跨步实属不易。而随着摩尔定律接近尾声，制程工艺进一步跨越愈加困难，任何一步对桎梏的突破都历经着艰辛。正因此，对科技的进步我们怀以敬佩与敬畏之心。
苹果始终使用最好的制造工艺来生产其芯片（几乎一直是台积电）。A13 Bionic也不例外。它是最早使用台积电第二代7纳米新工艺的公司之一。它类似于去年在A12 Bionic和AMD Ryzen 3000系列等处理器中使用的7nm工艺。
机器学习很复杂。你可能会遇到一个令你无从下手的数据集，特别是当你处于机器学习的初期。 在这篇文章中，你将学到一些基本的关于建立机器学习模型的技巧，大多数人都从中获得经验。这些技巧由Marios Mic
我们很多人都没有注意到，其实 YouTube 上面有大量免费的机器学习的指导课程。你无须再等待 MOOC 课程的更新了，可以在 YouTube 上面找到你想要的。去年，我们在 Top YouTube Videos 里面推荐了大量神经网络、深度学习和机器学习方面的优秀视频，但是很多视频已经有些过时了，所以这里我们需要更新一下视频推荐。 （备注：请自备梯子科学上网观看） 本文可以帮助你发现新的工具、技术、方法等。你要牢记这句话：对新知识的学习要像生命对于活水的需求一样迫切，永远不要停下追赶新知识、新观点的脚步。
新款Apple A13采用EUV 7nm制造工艺制造，与麒麟990 5G和Exynos 9825相同. 855 Plus采用较旧的7nm工艺制造 Apple A13使用两个Lightning Performance内核的Hexa-core CPU，运行频率为2.65GHz，比去年增加了6％，并且有四个power core内核称为Thunder。 相比之下，Apple A12还采用双集群Hexa-core CPU，配备2x Vortex核心@ 2.49 GHz和4x Tempest电源效率核心。Apple声称CPU速度提高20％，功率效率提高30％。
本文介绍了遗传算法在解决复杂问题中的应用，包括在机器人路径规划、神经网络参数优化、机器人视觉系统中的运动物体检测和识别、以及自动化作曲等领域。遗传算法在这些领域的应用中，表现出极大的潜力和广泛的应用前景，同时也存在一些挑战和需要解决的问题。
前言 本篇文章是原文（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/neural-network-from-scratch-in-python-and-r/）的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1：您可以了解一个特定主题的整个理论，然后寻找应用这些概念的方法。所以，你阅读整个算法的工作原理，背后的数学知识、假设理论、局限，然后去应用它。这样学习稳健但是需要花费大量的时间去准备。
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1：您可以了解一个特定主题的整个理论，然后寻找应用这些概念的方法。所以，你阅读整个算法的工作原理，背后的数学知识、假设理论、局限，然后去应用它。这样学习稳健但是需要花费大量的时间去准备。 选
归一化指的是深度学习的白化（whitening），这种操作可以让神经网络舒服地训练。本文讨论了 state action 这些输入值 以及 Q 值（reward）这些输出值 的归一化问题。见下方目录。
前言 时下火热的无监督学习Yann LeCun也点赞过的无监督学习 当数据集没有任何标签时，该怎么办? 无监督学习是一组机器学习算法和方法，这些算法和方法处理这种“非基于事实”的数据。 这篇文章将
论文题目：《CMSIS-NN: Effificient Neural Network Kernels for Arm Cortex-M CPUs》, 2018年
x1、x2 表示输入,w1、w2 分别是 x1 到 y 和 x2 到 y 的权重,y=x1w1+x2w2。
最后，我们观察到一个简单的策略：只有在没有机会爆破的情况下才拿牌，这大大提高了我们获胜的几率，因为它将爆破的风险完全转移到了赌场。
原文标题：Teaching A Neural Net To Play Blackjack
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。这个案例看似简单，然而实现起来却比较难，这里面用到的技巧值得学习。
在建设网站之初，服务器的类型选择是一个首要难题。一般的服务器可以租用，就是一些网站共同使用一个服务器IP，另一个方式就是使用独立的服务器。独立服务器就是个难题，硬件都是独立的，并不存在和其它主机共享网络的情况，它所有的操作系统比如http、MySQL 等等都是独立的，只有一个用户在使用。网站建设用独立服务器有用吗？
经过几个月富有挑战性但是受益良多的学习，我最近从Udacity的Python Nanodegree program AI编程专业毕业。最后一个项目是用PyTorch创建一个102种不同类型的花的图像分类器。
本文构建了一个在视觉条件下以感官信息作为输入的预测模型。由于无法准确建立感官信息的运动方程，只能通过机器学习来完成。
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
来源：专知本文为书籍分享，建议阅读5分钟本书全面介绍了图神经网络的基本概念，模型和应用。 地址： http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~lzy/books/gnn_2020.html 内容概要： 在复杂的实际应用中，图是有用的数据结构，例如对物理系统进行建模，学习分子指纹，控制交通网络以及在社交网络中推荐朋友。但是，这些任务需要处理包含元素之间的丰富关系信息且无法通过传统深度学习模型（例如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN））妥善处理的非欧氏图数据。图中的节点通常包
这是 Quora 的最新节目，针对特定话题进行系列的问答。如果你不了解 Quora，可以把它看作美国版的知乎，不过里面大咖云集，奥巴马、Elon Musk、Bill Gates 都会在上面回答问题。 这是针对特定话题的问答系列，而有什么能比机器学习更适合作为开头的第一个话题呢？机器学习无疑是今天最炙手可热的技术之一，在过去几年间实现了深度学习等许多进展，而许多企业也将注意力和资源投向了这一领域。 这个 Quora 机器学习问答系列将会邀请众多这个领域的大神来答疑解惑。 这次参加的是 Yoshua Be
大多数公司都拥有自己的官方网站，有官方网站的话就需要进行域名注册，域名分为很多种类型，其中有一种域名较受大家的喜爱，那就是商标域名，也有一些人并不知道商标，注册域名有用吗，下面为大家简单介绍商标注册域名有用吗？商标注册域名需要多长时间？
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
