深度学习复兴：向人工智能迈进
它是未来的一部分，我们才刚刚开始。图片来源：BRUCE ROLFF 3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3天寻找重复出现的模式后，谷歌大脑凭自身判断，它可以识别一些特定的重复类别：人类面孔和人类身体，甚至是猫。 谷歌大脑发现互联网上到处都是关于猫的视频，这还曾引起一连串的笑话。不过，谷歌大脑是深度学习复兴的一个里程碑。深度学习是一项有着30年历史的技术，其中大量数据和强大的处理能力帮助计算机破解那些人类几乎可以凭直觉就可解决的难题——从识别人脸到理解语言。 深度学习本身是对神经网络这个更老的想法的复兴。这些系统的灵感大多来自于大脑中紧密连接的神经元，通过改变模拟神经连接的强度来模拟人脑学习。谷歌大脑拥有约100万个模拟神经元和......阅读全文
深度学习算法“解密”脑活动
英国《自然·医学》杂志9月25日在线发表的一项研究，报告了一种可以分析四肢瘫痪患者大脑活动的深度学习算法。该算法已被用于向患者的前臂肌肉传递电刺激，从而恢复瘫痪肢体的功能性运动。 慢性瘫痪患者的生活质量可以通过脑机接口加以改善。脑机接口可以将控制运动的中枢神经系统回路和辅助设备（例如计算机光标
AI侦探敲碎深度学习黑箱
研究人员创建了能填补照片空白的神经网络，以鉴别人工智能瑕疵。 Jason Yosinski坐在美国加州旧金山的一个小型玻璃办公室内，陷入了对人工智能的沉思。作为优步公司的研究科学家，Yosinski正为在笔记本电脑上运行的人工智能（AI）进行“脑外科手术”。 很多AI将改变人类现代生活，例如
2016值得关注的技术：基因组分析深度学习
《Nature Methods》盘点2015年度技术，选出了最受关注的技术成果：单粒子低温电子显微镜（cryo-EM）技术。 除此之外，也整理出了2016年最值得关注的几项技术，分别为：细胞内蛋白标记（Protein labeling in cells）、细胞核结构（Unraveling nuc
深度学习技术及应用国家工程研究中心正式揭牌
《中国科学报》近日获悉，经国家发展和改革委员会批复，深度学习技术及应用国家工程研究中心（以下简称工程研究中心） 纳入新序列管理。4月26日，工程研究中心举行了揭牌仪式。 揭牌仪式 图片来源：工程研究中心 纳入新序列管理后，工程研究
TPU将成深度学习的未来？（二）
能够进行数据推理的第二代TPU第一代的TPU只能用于深度学习的第一阶段，而新版则能让神经网络对数据做出推论。谷歌大脑研究团队主管Jeff Dean表示：“我预计我们将更多的使用这些TPU来进行人工智能培训，让我们的实验周期变得更加快速。”“在设计第一代TPU产品的时候，我们已经建立了一个相对
深度学习协助预测厄尔尼诺 |《自然》论文
《自然》发表的一篇论文Deep learning for multi-year ENSO forecasts报道了一种可以提前一年半预测厄尔尼诺事件的深度学习方法，克服了该领域内长期存在的一项挑战。用来预测厄尔尼诺现象的CNN预测系统来源: Ham et al. 厄尔尼诺事件发生于太平洋东部和
TPU将成深度学习的未来？（一）
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在这个月看来，第一代的TPU处理器已经过时。在昨天凌晨举行的谷歌I/O 2017
深度学习算法准确追踪动物运动
根据英国《自然·神经科学》杂志8月21日在线发表的一项研究，美国哈佛大学团队运用一种新型深度学习算法，成功追踪动物运动及行为，其准确度可达到人工水平，而且无需采用追踪标记物或进行费时的手动分析。专家认为，这一成果打开了海量的数据来源之门。 准确追踪行为发生期间的身体运动部位是运动科学的一项重要
深度学习网络技术可加快临床PET图像重建过程
近日，来自美国纪念斯隆凯特灵癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center）的科学家们开发出一种名为“DeepPET”的新技术，该技术是使用深度学习（deep learning）将正电子放射断层造影术（PET）成像数据转换为高质量图像，并在Medical
新光学芯片可实现高效“深度学习”
美国麻省理工学院（MIT）科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称，他们开发出一种全新的光学神经网络系统，能执行高度复杂的运算，从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。 “深度学习”系统通过人工神经网络模拟人脑的学习能力，现已成为计算机领域的研究热门。但由于在模拟神经网络