自人工智能的概念提出以来,关于符号主义和连接主义的争论就不绝于耳.究竟哪一种方式可以实现更好的人工智能?这一问题目前还没有定论.深度学习的快速发展让我们看到连接主义在构建 AI 系统中的优势,但其劣势也很明显,如对大量数据的依赖.因此,越来越多的学者开始寻求取两者之长的 AI 系统实现方式,本文中介绍的 Neuro-Symbolic Concept Learner 便是其中的一项工作. 人工智能应该复制人脑的哪一部分功能?这个问题的答案反映了一场辩论的焦点,这场辩论和 AI 的历史一样久远.20

1. 内连接很简单 select A.*, B.* from A,B where A.id = B.id select A.*, B.* from A inner join B on A.id = B.id 以上两句是完全等价的 2. 左外连接 select * from emp a left join dept d on a.deptno=d.deptno select * from emp a,dept d where a.deptno=d.deptno(+) 以上两句是完全等价的 3. 右

CNCC 2016 | 人工智能60年浪潮 (原文链接) Intelligence,智能是指生物一般性的精神能力,其三因素理论: 成分智力 Componential Intelligence:思维和对问题解决所依赖的心理过程,与受教育程度直接相关: 经验智力 Experiential Intelligence:与受教育程度并不直接相关: 情境智力 Contextual Intelligence:情商: Artificial Intelligence - AI,人工智能是指由人工制造出来的系统所表

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

目录: 神经网络前言 神经网络 感知机模型 多层神经网络 激活函数 Logistic函数 Tanh函数 ReLu函数 损失函数和输出单元 损失函数的选择 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 输出单元的选择 线性单元 Sigmoid单元 Softmax单元 参考文献         一．神经网络前言 从本章起,我们将正式开始介绍神经网络模型,以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法.人工神经网络(简称神经网络)在一定程度上受到了生物学的启发,期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统,是

目录 1. MTL的定义 2. MTL的机制 2.1. Representation Bias 2.2. Uncorrelated Tasks May Help? 3. MTL的用途 3.1. Using the Future to Predict the Present 3.2. Time Series Prediction 3.3. Using Extra Tasks to Focus Attention 3.4. Quantization Smoothing 3.5. Some Input

之前我们的启动文件清除bss和拷贝都是通过汇编的方式的实现,但是,我们能够使用C语言,就不使用汇编: 先看连接脚本: SECTIONS { . = 0x30000000; __code_start = .; . = ALIGN(); .text : { *(.text) } . = ALIGN(); .rodata : { *(.rodata) } . = ALIGN(); .data : { *(.data) } . = ALIGN(); __bss_start = .; .bss : { *

概述 在JS密码校验中常常会遇到密码强度的校验需求,借用一位朋友提问的图,他在工作中遇到的一个比较经典的密码强度校验要求: 这个需求有两个难点,一,是如何使用正则匹配所有半角英文标点符号,二,是如何验证密码段中在要求的四种(大写字母,小写字母,数字,标点符号)类型中至少存在三种. 首先,我们来解决第一个难点:如何使用正则匹配所有半角英文标点符号. 太长不看版: 满足需求:使用js正则匹配所有半角英文标点符号(不含大小写字母) 解决方案:使用正则表达式:/[\x21-\x2f\x3a-\x40\x

SQL Fundamentals || Oracle SQL语言 一.多表查询基本语法 在进行多表连接查询的时候,由于数据库内部的处理机制,会产生一些“无用”的数据,而这些数据就称为笛卡尔积. 多表查询时可以利用等值关联字段消除笛卡尔积 多表查询之中,每当增加一个关联表都需要设置消除笛卡尔积的条件 分析过程很重要: 确定所需要的数据表 确定已知的关联字段: 按照SQL语句的执行步骤编写:FROM,WHERE,SELECT,ORDER BY (由于SELECT是在WHERE子句之后执行,所以SEL

括号表示概念出现的其他页码, 如有兴趣协同整理,请到issue中认领章节 完整版见我的github:ahangchen 觉得还不错的话可以点个star ^_^ 第一章 绪论 Page2: 标记(label) 示例结果的信息,例如"好瓜",称为标记 Page2: 假设(269)(hypothesis) 学得模型对应了数据的某种潜在的规律,因此亦称假设 Page2: 示例(instance) 数据集中的每条记录是关于某个事件或对象的描述,称为一个"示例"或"样

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

1. 怀揣着对大脑如何存储记忆的好奇,Hinton本科最开始学习生物学和物理学,然后放弃,转而学习哲学:然后觉得哲学也不靠谱,转而学习心理学:然后觉得心理学在解释大脑运作方面也不给力,转而做了一段时间木匠(木匠?!木匠是什么鬼...要不要这么洒脱!),然后决定去试一试人工智能,跑去爱丁堡和Longuet Higgins学人工智能. (感觉Hinton一直带着兴趣和使命感,这是最终目的,而具体学科都只是手段,这个不行就换下一个,市面上找不到就自己造一个.想到现实中很多人因为本科填报了一个专业,就把

所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 01 - 一入侯门"深"似海,深度学习深几许 什么是"学习"? "如果一个系统,能够通过执行某个过程,就此改进了它的性能,那么这个过程就是学习". 学习的核心目的,就是改善性能. 什么是机器学习? 定义1: 对于计算机系统而言,通过运用数据及某种特定的方法(比如统计的方法或推理的方法),来提升机器系统

01 - AI.ML与DL的关系 从涵盖范围上来讲,人工智能(AI)大于机器学习(ML)大于深度学习(DL) 人工智能(AI):能够感知.推理.行动和适应的程序: 机器学习(ML):能够随着数据量的增加不断改进性能的算法: 深度学习(DL):是机器学习的一个子集,利用多层神经网络从大量数据中进行学习: 02 - 简要对比机器学习与深度学习 通俗来说,机器学习是一门讨论各式各样的适用于不同问题的函数形式,以及如何使用数据来有效地获取函数参数具体值的学科.深度学习是指机器学习中的一类函数,它们的形式

[原文]    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划     关于最新的 Hinton 的论文 Dynamic Routing Between Capsules,参见 https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251241736. 最近一次更新 17-10-11 11:00 (UTC+8).改善了一些表述,在无监督学习部分加入了'Tufas' 相关内容,以及视觉皮层的结构. 上一次更新 17-09-22 15:00 (按中国时间

目录 I. 大师对人工智能和机器学习的看法 II. Introduction A. What is Machine Learning 什么是机器学习 B. Basic terms 基础术语 C. Inductive learning & Hypothesis space 归纳学习和假设空间 D. Inductive bias & NFL 归纳偏置和"天下没有免费的午餐定理" E. History III. 模型评估与选择 A. Overfitting & Und

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头

想在python里用lisp方言hy的目的: 1 用lisp去parse 包含 “数据+简单if控制流(代码.AST)”的配置文件,或者说用包含s-exp的.hy文件作为这类配置文件的实现(而不是用yml) 以下引自编程珠玑徐宥的blog https://blog.youxu.info/2010/02/10/lisp-and-ai-2/ FORTRAN 基本上是围绕数组建立的,LISP 则是围绕链表实现的.通过研究下棋,几何题等 AI 问题的表示,我们的读者不难发现, AI 研究关心于符号和逻辑