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2022.05.20233
Nature Neurosci: 神经科学的深度学习框架是什么？
深度学习初期可能借鉴了神经科学的经验，比如大脑视觉皮层结构的模拟，层级编码等，但真正促使深度学习大放异彩的，却是源于对神经科学的背离，比如目前没有生物数据支撑的反向传播算法，Relu函数等。虽然这些规则的加入使得深度神经网络在各类任务上的表现得到了极大的提升，接近甚至是优于人脑的表现，但为什么会有这样的效果仍是一个黑箱。Blake Richards组织一众科学家在Nature Neuroscien...
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2022.05.19144
后疫情时代边缘计算（Edge Computing）的未来
物联网、5G以及AR / VR的兴起一直在推动将计算带入网络边缘的需求。但是现在，在新冠病毒COVID-19大流行中，对高速网络的日益增长的需求正以前所未有的速度加速发展。我们看到视频会议和内容流达到了创纪录的高水平，这两者都需要更高带宽和更低延迟数据传输。物联网、5G以及AR / VR的兴起一直在推动将计算带入网络边缘的需求。但是现在，在新冠病毒COVID-19大流行中，对高速网络的日益增长的需...
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2022.05.19386
2012年至今，细数深度学习领域这些年取得的经典成果
自2006年Hinton发表经典论文以来，深度学习领域又取得了哪些突破性成果呢？Google Brain前员工Denny Britz 在本文中进行了回顾整理，按时间顺序介绍了从2012年到2020年深度学习领域的数项关键性科研成就。2006年，Hinton 发表了一篇论文《A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets》，提出了降维和逐层预训练方法，该...
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2022.05.18252
深度学习资讯｜选择性注意力在强化学习中的应用
非注意盲视 (Inattentional Blindness) 是一种心理现象：在人们聚焦于某项任务时，他们会忽视与之无关的细节，这就是 选择性注意力 (Selective Attention) 的结果。这种选择性注意力使人能够专注于外界的重要信息，而不会分心于无关紧要的细节。人们相信，这种选择性注意力机制使人能够将广泛的感官信息浓缩为一种足够简洁的形式，用于未来的决策。尽管这看似是一种局限性，但...
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