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Deepmind 开发可微分神经计算机: 我们离会推理的机器人还有多远

还记得击败世界围棋大师的阿尔法狗 AlphaGo 吗? 它来自谷歌 DeepMind 团队,现在这个人工智能实验室又推出了一项重磅研究——可微分神经计算机的神经网络模型(Differentiable Neural Computer,简称DNC)。这种新型模型将神经网络与可读写的外部存储器结合,既能像神经网络那样通过试错和样本训练进行深度学习,又能像传统计算机一样处理数据。 深度学习作为一种神经网络人工智能算法,能够通过一些“深”层计算,对海量的数据进行更新学习。这种类似大脑结构的神经网络层由节点组成(也被称为神经元)。许多科技巨头如谷歌、Facebook、亚马逊和微软都一直在训练神经网络来学习如何更好地处理工作任务,包括识别狗的图像以及做出更好的翻译软件。这些 AI 功能已经让数百万人在使用谷歌翻译等在线服务中受益。 但是,神经网络面

深度学习零基础进阶第四弹​|干货分享

雷锋网曾编译了《干货分享 | 深度学习零基础进阶大法!》系列,相信读者一定对深度学习的历史有了一个基本了解,其基本的模型架构(CNN/RNN/LSTM)与深度学习如何应用在图片和语音识别上肯定也不在话下了。今天这一部分,我们将通过新一批论文,让你对深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解。由于第三部分的论文开始向细化方向延展,因此你可以根据自己的研究方向酌情进行选择。雷锋网对每篇论文都增加了补充介绍。这一弹主要从自然语言处理以及对象检测两方面的应用进行介绍。 本文编译于外媒github,原文标题《Deep Learning Papers Reading Roadmap》,原作者songrotek。 1. NLP(自然语言处理) Antoine Bordes 等人撰写了论文《Joint Learning of Words and Me

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