张富峥微软亚洲研究院副研究员，从事人工智能和数据挖掘方面的研究。在用户模型、推荐系统、深度学习、情感检测、社交网络、时空数据挖掘、普适计算、大规模系统等领域的顶级会议和期刊上发表了20余篇论文，如KDD,WWW,Ubicomp,TIST等，曾获ICDM2013最佳论文大奖。曾任WSDM、APWeb等国际会议和TKDE、...

编者按：人工智能美少女网红微软小冰已经升级到第五代啦！微软小冰基于情感计算框架，集合了来自研究院的多项核心技术，自2014年诞生以来已经逐步形成向EQ方向发展的完整人工智能体系。目前，全球小冰拥有超过1亿人类用户，对话数据超过300亿轮，进化速度不断加快。在本周的第五代发布会上，坚持国际路线不动摇的新一代小冰还拓展了自...

编者按：7月17日至19日，2017微软教育峰会于华盛顿州雷德蒙市如期举行。本次峰会以“TheEdgeofAI”(AI边缘)为主题，涵盖了以人工智能研究为重点的各种主题演讲、讲座、专家小组讨论和技术演示。众多来自计算机科学、社会科学、人文设计与互动以及政策等领域的思想领袖和研究人员出席了此次峰会，共同探讨了人工智能带来...

谈论人工智能是让人兴奋的，因为它具有让人兴奋的两大特征——每个人都似乎知道一点并且以知道一点为荣，但又好像没多少人能真正讲的明白。毫无疑问，我也仅仅是知道一点点，这一篇文章试图想通过比较接地气的方式给一部分人讲明白。这还得说要感谢这样一个时代，换做是几年前我是绝不敢造次的——那时虽然人工智能并不稀奇，但大抵都是王谢堂前...

要说目前最热门的技术，非人工智能莫属了，让计算机程序能够看懂、听懂、读懂、理解我们的世界！想想就激动！！ 上至高大上的个人数字化助理，下至P图软件，各种应用都开始增加AI相关的功能，试问又有哪个技术爱好者能不动心呢？ 没错，我们需要不停地学习新东西。那么接下来就有另外一个问题…… 假设一天...

人工智能从谷歌的阿尔法围棋（AlphaGo）赢了韩国围棋冠军李世石之后，开始火了。到了2017年5月，AlphaGo在赢了世界第一的柯洁之后，全世界都在讨论人工智能可能会给人类带来的影响。有人悲观地认为机器人会取代人类，也有人乐观地认为人类可以通过人工智能过上更幸福的生活。事实上人工智能已经在不断地改变人类的生活，比如...

《终结者》《黑客帝国》《机器人总动员》等这些耳熟能详的大片填充了我们的童年（是的，我还小~），最近几年你就算是没看过也应该听过——什么《机械姬》《西部世界》......照这些电影中的节奏，新闻联播的画风应该是这样的：微软亚洲研究院视觉计算组，在2015年12月以惊人的152层深层神经网络技术夺得了图像识别领域两大重要奖...

回顾历史的长河，全球经济的发展一直是由生产力和生产关系的相互作用推动。从发明蒸汽机、发电机、计算机，再到因特网的广泛应用，新的科技浪潮一直主导着生产力和生产关系的大调整，并不断涌现出新的产业，促进社会进步。十年前，全球市值前10名主要还集中在能源、金融等传统产业。现在，已经被苹果、谷歌、亚马逊、谷歌等高科技与互联网企业...

一、keras的siamese(孪生网络)实现案例二、代码实现importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandomfromkeras.callbacksimportTensorBoardfromkeras.datasetsimportmni...

在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的28×2828×28的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参...

.聊天机器人的类型本文分为了哪些类型？2.聊天机器人的有几种主流技术？3.如何利用深度学习构建聊天机器人？聊天机器人（也可以称为语音助手、聊天助手、对话机器人等）是目前非常热的一个人工智能研发与产品方向。很多大型互联网公司投入重金研发相关技术，并陆续推出了相关产品，比如苹果Siri、微软Cortana与小冰、Googl...

过拟合（overfitting）：学习能力过强，以至于把训练样本所包含的不太一般的特性都学到了。欠拟合（underfitting）：学习能太差，训练样本的一般性质尚未学好。下面是直观解释：下面再举一个具体的例子：如果我们有6个数据，我们选择用怎么样的回归曲线对它拟合呢？看下图可以发现得到的直线 y=ba*xy...

先回顾一下单层网络，即一个神经元（自适应线性单元），如下图所示。可以使用梯度下降法训练模型，确定权重与偏置。深度学习涉及训练多层神经网络，也称为深度神经网络。在20世纪50年代Rosenblatt感知器被开发出来之后，直到1986年hinton博士和他的同事开发了反向传播算法来训练多层神经网络，人们才重新对神经网络产生...

如前所述，在20世纪50年代，感知器(Rosenblatt,1956,1958)成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元(adaptivelinearelement,ADALINE)简单地返回函数f(x)本身的值来预测一个实数(WidrowandHoff,1960)，并且它还可以学...

关于人工神经元，前面章节稍微提过，本章将详细讨论。人脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞，参与处理和传递化学信号和电信号。树突是从其他神经元接收信息的分枝。细胞核处理从树突接收到的信息。轴突是一种神经细胞用来传递信息的生物电缆。突触是轴突和其他神经元树突之间的连接。1943年，研究人员沃伦·...