作者：张相於
本文介绍了基于tf搭建一套通用机器学习平台的关键部分和大体流程，但没有给出更详细的介绍。
是KDD 2017 Applied Data Science Paper，作者是谷歌的一大票人，这么多作者，按照经验来看应该是这个平台的主要开发人员。本文介绍的平台取名Tensorflow Extended，也就是说其核心组件都是使用tensorflow来完成的，可以理解为是基于tensorflow的一次二次...

【新智元导读】有着几十年AI探索经验的微软如何看待人工智能？他们发力的方向与其他公司有何不同？11月8日，微软全球资深副总裁，微软（亚洲）互联网工程院院长王永东博士在上发表题为《EQ+IQ，未来AI新定义》的主题演讲，介绍了微软AI发力点，以及微软从小冰身上看到的未来人机交互的可能性。

STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S＆P 500 数据，该数据集包含 S＆P 500 的指数和股价信息。有了这些数据，他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖，但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测，读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。

该 Github 项目是斯坦福大学 cs-224n 课程中各种深度 NLP 模型的 PyTorch 实现。

强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版公布啦。本书分为三大部分，共十七章，机器之心对其简介和框架做了扼要介绍，并附上了全书目录、课程代码与资料。下载《强化学习》PDF 请点击文末「阅读原文」。

上周 Geoffrey Hinton 等人公开了那篇备受关注的 NIPS 论文，而后很多研究者与开发者都阅读了该论文并作出了一定的代码实现。机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程，并借助 GitHub 上热烈讨论的项目完成了 CapsNet 的 TensorFlow 实现，并提供了主体架构的代码注释。

本文从激活函数的背景知识开始介绍，重点讲解了不同类型的非线性激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish，并详细介绍了这些函数的优缺点。

作者：Dr. Jason Brownlee
众所周知，利用Keras-Python库可以快速、轻松地创建属于自己的深度学习的模型，今天我们就来介绍一些我们常用的API函数。
序贯模型（Sequential）API允许你为大多数问题逐层的创建模型。它的局限性在于它不允许你创建共享层或者是具有多个输入或输出的模型。
Keras中的API函数是创建更多灵活性模型的替代方法，其中也包括创建更复...

预测物品的点击率在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都有一定需求，因此业界在这方面进行了不少研究。然而在机器学习领域，书籍出版远远落后于业界知识更新，这就要求每个从业者阅读大量资料和论文才能跟上知识更新的步伐，而这又需要耗费大量的时间和精力。本文是作者对阅读过的大量相关研究文献的小结，作者尝试结合文献与工作实践梳理广告点击率预测、推荐方面相关的...

作者：刘晓坤
在开始之前，首先看一下最终成型的代码：
1. 分支与特征后端（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen）
2. 仅支持标量的分支（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/master）
这个项目是我与 Minh Le 一起完成的。 为什么？
如果你修习的是计算机科学（CS）的人的话，你可能听说过这个短语「不要自己动手____...

【AI WORLD 2017世界人工智能大会倒计时15 天】
大会早鸟票已经售罄，现正式进入全额票阶段。还记得去年一票难求的AI WORLD 2016盛况吗？今年，即将于2017年11月8日在北京国家会议中心举办的AI World 2017世界人工智能大会上，我们请到旷视科技Face++首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士，腾讯优图实验室杰出科学家贾佳亚教授，以及硅谷知名企业家、IEEE Fellow Chris ...

作者：温球良 导语
最近分享过一次关于Hadoop技术主题的演讲，由于接触时间不长，很多技术细节认识不够，也没讲清楚，作为一个技术人员，本着追根溯源的精神，还是有必要吃透，也为自己的工作沉淀一些经验总结。网上关于Hadoop HA的资料多集中于怎么搭建HA，对于HA为什么要这么做描述甚少，所以本文对于HA是如何搭建的暂不介绍，主要是介绍HA是怎么运作，QJM又是怎么发...

韩松，2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文，ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA'17 最佳论文，对业界影响深远。他的研究成果在 NVIDIA、Google、Facebook 得到广泛应用，博士期间创立了深鉴科技，2018 年将任职 MI...

Luminoth 是一个开源的计算机视觉工具包，目前支持目标检测和图像分类，以后还会有更多的扩展。该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成，易于使用、训练、理解结果。本文介绍了 Luminoth 及其安装过程。

本文从最基本的依赖项开始，依次配置了 VS 2015、Anaconda 4.4.0、CUDA 8.0.61 和 cuDNN v5.1 等基本环境，然后再从 Keras 出发安装 Theano、TensorFlow 和 CNTK 以作为其后端。在完成配置深度学习框架后，本文分别利用这三个框架作为 Keras 后端在 CPU 和 GPU 上训练了一个标准的卷积神经网络，完成该简单的卷积网络也就意味着我们完成了深度学习环境的配置。