o*****p
发帖数: 2977 | 1 死磕也该转行。
我说个思路吧。
深度学习基本上就是数字模拟神经元网。从生物的角度神经研究的这几十年，对神经
网的功能了解的非常有限，非常令人失望。深度学习现在这么牛，说明深度学习已经实
现了 我们想了解的 生物神经网 的功能。那么去了解深度学习是怎么实现这些功能，
对反过来研究生物神经网会是极有帮助的
神经元基础上：深度学习 ~ 生物神经网
功能实现上：深度学习 ~ 生物神经网
这样的相似，不会是偶然的。
另外 仇子龙的图谱，对这个研究会非常有价值。 |
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h*****x
发帖数: 147 | 2 这个帖子说明两点：你对深度学习的了解来自小报文科记者；你是仇子龙的高级黑。
: 死磕也该转行。
: 我说个思路吧。
: 深度学习基本上就是数字模拟神经元网。从生物的角度神经研究的这几十年，
对神经
: 网的功能了解的非常有限，非常令人失望。深度学习现在这么牛，说明深度学习
已经实
: 现了 我们想了解的 生物神经网 的功能。那么去了解深度学习是怎么实现这些
功能，
: 对反过来研究生物神经网会是极有帮助的
: 神经元基础上：深度学习 ~ 生物神经网
: 功能实现上：深度学习 ~ 生物神经网
: 这样的相似，不会是偶然的。
: 另外 仇子龙的图谱，对这个研究会非常有价值。
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h****m
发帖数: 1490 | 3 国内的朋友问我推荐给宝宝按摩的产品，我才知道原来有给宝宝按摩的。国内很流行
在网上看了一下，好像功能大大的哦。
大家有给宝宝按摩吗？
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总结起来，按摩有以下几点好处：
1、激活大脑的优势兴奋，丰富感觉刺激，降低感统失调的发生。通过对全身皮肤感官
的刺激，直接到大脑，兴奋了中枢感受点，多次刺激之后，就形成优势兴奋，它以后就
会成为脑的一部分。刺激神经细胞的形成和触觉的联系；逐渐促使小儿的神经系统发育
和智能的成熟。从脑的重量来看，婴儿出生时脑重约350克，1岁时约为950克，到3岁时
已接近成人水平。从脑的结构来看，人脑中大约有100亿到1万亿个神经细胞，自然而和
谐地互相传递信息——我们所的的灵感、思维、想象、创造，都是在这个神经网络里加
工出来的。但是，并不是我们一生下来就有如此复杂而和谐的神经网，也并不是任何人
都有如此复杂而和谐的神经网，客观存在是在生命头几年也就是大脑发育的关键时期里
创造出来的。科学家们已经证明：在一个需要终身学习的社会里，一个人学习能力的50
%是在4岁前发展... 阅读全帖 |
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N******s
发帖数: 10555 | 4 ☆─────────────────────────────────────☆
Forbes (福布斯) 于 (Thu Aug 18 11:52:19 2016, 美东) 提到:
应该是9月或10月。
11月初就大选了。
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muyangnan (muyangnan) 于 (Thu Aug 18 12:14:22 2016, 美东) 提到:
加了难道不会一泻千里？一泻千里，老婊子不就彻底GG了？
☆─────────────────────────────────────☆
Forbes (福布斯) 于 (Fri Aug 19 17:05:47 2016, 美东) 提到:
股版最近不少人赚钱，这一幕几个月前就预料到了。
但赚到钱还是会吃亏。为何？不开玩笑，半年后再说。
☆─────────────────────────────────────☆
mRomney (壤木泥) 于 (Fri Aug 19 17:11:15 2016, 美东) 提到:
如果布局通胀： 金子 美... 阅读全帖 |
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w***g
发帖数: 5958 | 5 美哲学人格品德只是一些表象而已。碳神经网中演化出来的这些东西，
其本质在硅神经网中估计也会存在下去，只是人类已经无法理解而已。 |
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g****t
发帖数: 31659 | 6 (1)
在计算机领域，我认为universal turing machine
就是能量守恒一样的基本对称性。
universal turing machine进去一个turing machine
，出来是一样的，所以就是守恒量或者基本对称性。
这是所有图灵完备的程序的集合的性质。
一定有固定点
(2)
任何计算机语言，只要出不了fixed point combinator/universal turing machine
这个圈。不可能和现实中其他具有本质不同的对称性的东西对上号。
因为两个系统有不同的固定点，本质上是没办法全方位拟合的。
只能看看是不是有时候能互相接近。这算是演绎性质而非经验性质的对
无脑拟合的否定。
必须要加domain knowledge赋予的对称性.
要么就是足够的数据蕴含了对数据集的定义. 那需要数据集的信噪比很高。
(3)
我还有另一个结论。如果一个计算系统例如神经网。
对一种数据集效果好，应该可以造出来另一套数据集，效果不好。
但这个先要构造神经网自己的domain specific固定点。
learn the xxx learning itself。我怀... 阅读全帖 |
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c***s
发帖数: 70028 | 7 生理盐水一冲，上百颗肿瘤涌了出来
今天，30岁的彭先生回到李惠利医院复查，裸露的左侧肩膀上，粘着四五个创可贴，每个创可贴下面，都是一个花生米大小的圆形伤口。
听到医生说恢复得不错，他松了一口气：“虽然这伤口看着小，前几天，从这些洞里，取出了100多颗瘤子”。
小小的肩膀上能长出100多颗瘤子？这是真的。钱报记者看了彭先生手术后的照片：密密麻麻“瘤”装了半个铁盘，像珍珠，小的有绿豆那么大，大的像蚕豆。
医生说：“还有数不清的芝麻大小的，都被水冲走了，这些瘤子占满了患者肩关节的所有空隙，360度覆盖。”
肩关节被密密麻麻的瘤包住
关节软骨和八九十岁老人相当
彭先生是安徽人，六七年前，左侧大臂隐隐作痛。到医院检查，医生给打了封闭针，但没什么效果。当时，左臂拉伤过，以为是“后遗症”，就没再治疗。
三年前，胳膊的疼痛转到了肩膀，特别是阴雨天，疼得抬不起来，伸展时，还会“咔啪咔啪”响，彭先生只好又到医院检查。通过X光，医生发现他的肩关节滑膜上长了密密麻麻的肿瘤，这些肿瘤把关节360度包围着，有些稍大的肿瘤有时还会卡住关节，导致关节不灵活。但因为都在关节缝里，肉眼看不出。医生告诉彭先生，这是软骨瘤病... 阅读全帖 |
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R********n
发帖数: 5904 | 8 呵呵，还有个内行在这。基本就是这套理论的应用。
不过UWB是微波段，可以上60GHZ，而CIA的生物脑探测仪应该是中低频段。人体70%的体能是人脑耗掉的，几百米长盘绕婉曲的神经比任何天线都辐射效率高，可以说人脑就是个电波四射的神经网。人脑电波要60GHz，那不得把自己烤焦了。
美国政府限制这个生物频段对商业用户开放，是留给CIA等机构专用的，追踪、认证和追杀拉登应该就是这个技术，而不是神马DNA认证。
其实这也算保护公众，不然各种强度的同频辐射会对人脑造成巨大干扰和损害。 |
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w*******e
发帖数: 15912 | 9 地震后废墟里找幸存者用的探测仪是虾米技术？
体能是人脑耗掉的，几百米长盘绕婉曲的神经比任何天线都辐射效率高，可以说人脑就
是个电波四射的神经网。人脑电波要60GHz，那不得把自己烤焦了。
保护公众，不然各种强度的同频辐射会对人脑造成巨大干扰和损害。 |
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p*********e
发帖数: 1503 | 10 精辟
体能是人脑耗掉的，几百米长盘绕婉曲的神经比任何天线都辐射效率高，可以说人脑就
是个电波四射的神经网。人脑电波要60GHz，那不得把自己烤焦了。
保护公众，不然各种强度的同频辐射会对人脑造成巨大干扰和损害。 |
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g****5
发帖数: 1639 | 11 没有必要望文生义地认为现阶段的人工智能就真的是想模拟高级生物比如人的智能。就
当成是“夫妻肺片”这样的概念理解就行了。人工智能只是个学术界忽悠出来用以骗经
费的概念而已。顶多相信后面俩字“智能”就行了，跟“人工”实在没关系。其实还是
machine learning这个词比较贴切，就是让silicon machine具有一定学习的能力，做
自动的决策。
另外搞生物的也有误解，认为人工智能是去试图模拟人脑的智能。从现阶段人脑的工作
模式从生物上都没搞清楚来攻击，这也是没必要。还是那句话，跟人工无关，只是利用
现有的计算条件，做一些简单的学习模型和预测。你们去搜一搜，AI的一个经典定义是
这样的：The use of computers to solve problems that previously could only be
solved by applying human intelligence. 按照这个定义，连qq的棋牌室都算，因为
先前只有人才会下棋。另外一个定义则比较接近现在的机器学习：The use of a
specific set of programming te... 阅读全帖 |
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d**********6
发帖数: 4434 | 12 不是的，围棋需要认pattern
前面讨论过了，穷举法是不行的（其实其他棋类游戏也没有用穷举，是用剪枝法）。
所以围棋学校定式，定式就是一种pattern，看到类似这种情况应该用什么步骤来应对
，这些步骤少则几步多则几十步。定式常用的就几百了，总库过万种还在不断累积。如
何识别什么时候该用哪种定式就是pattern recognition。现在围棋研究都是用神经网
络、机器识别技术搞的，跟其他棋类完全不一样。
居然这pattern比扫雷还简单，你到底学过围棋吗？ |
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f***y
发帖数: 4447 | 13 http://tech.sina.com.cn/d/2015-02-16/doc-ichmifpx8180314.shtml
“DianNao”和“DaDianNao”，是一种人工神经网络芯片一代和二代的名字。听外国人
生硬地发着这几 个音，许多人都会偷偷发笑。这两种芯片的设计者是一对亲兄弟，参
加国际会议时，兄弟俩经常要给外国同行正音，特别是“脑”的三声发音，折磨许多人
卷着舌头 重复好多遍。可是在他们看来，这更独具魅力，因为之前没有中文发音的芯
片。
让科研成果变成一件好玩的事，是陈云霁和陈天石——计算机界的一对“电脑兄弟
”的真心希望。
1983年出生的陈云霁，曾任龙芯3号总设计师，获得首届国家自然科学基金优秀青
年科学基金，现在计算机体系结构国家重点实验室任研究员。 弟弟陈天石曾获中国计
算机学会优秀博士论文奖，现在为计算所副研究员。兄弟两个先后毕业于中国科学技术
大学少年班。今年1月31日，中国计算机学会 （CCF）举行了颁奖大会，陈云霁以第一
顺位荣获2014年度CCF青年科学家奖。
2014年是兄弟俩丰收的一年。2014年3月在美国召开的国际顶级学术会议ASPLOS上
... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 14 既不是天顶星科技
也不是白菜
做得好的都用深度学习神经网
这个东西建好调好也不是那么容易
百度美研是有技术的
比谷歌差了几年的积累也是妥妥的
之前还爆出来image net作弊丑闻 |
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w*********g
发帖数: 30882 | 15
怎么还有那么多工作？工厂自动化的历史与未来
来源于 《比较》 2016年第4期 出版日期 2016年08月01日
戴维·奥托
过去两个世纪里总会定期听到这样的警告：自动化科技将消灭大量中产阶级的工作
。早期最有名的例子是19世纪初的卢德运动（Luddite movement）,即一群英国纺织业
工人为了抗议生产自动化,四处找机会捣毁纺织机。另外一个没这么出名但是离我们比
较近的例子是对“自动化型失业”的担忧，1961年2月24日《时代周刊》中的一篇文章
就以此为题：
因为机器效率更高而减少的工作数量只是问题的一部分。让众多就业专家更忧心的
是自动化可能会阻止经济创造出足够多的新工作机会……整个产业的趋势是小规模工厂
完成大规模产量……服务业和办公室工作的岗位增加抵消了工厂减少的工作岗位。但自
动化也开始不断逼近办公室工作并淘汰他们……过去，新产业雇用的员工远远超过他们
造成的失业，但现在的很多新产业并非如此……目前，新产业为非熟练工人或半熟练工
人提供的就业机会相对较少，而自动化吞噬的正是这两类人的工作。
在20世纪50年代和60年代初，人们对自动化和由此造成的失业极为担忧，因此19... 阅读全帖 |
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w*********g
发帖数: 30882 | 16 高智能、学习能力强、高技能、创造力强的华人科技民工其实是美国这次科技革命的最
大受益者之一。谁走开谁傻，必将错过人生中绝无仅有的发展机遇。
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
http://bijiao.caixin.com/2016-10-19/100998602.html
怎么还有那么多工作？工厂自动化的历史与未来
来源于 《比较》 2016年第4期 出版日期 2016年08月01日
戴维·奥托
过去两个世纪里总会定期听到这样的警告：自动化科技将消灭大量中产阶级的工作
。早期最有名的例子是19世纪初的卢德运动（Luddite movement）,即一群英国纺织业
工人为了抗议生产自动化,四处找机会捣毁纺织机。另外一个没这么出名但是离我们比
较近的例子是对“自动化型失业”的担忧，1961年2月24日《时代周刊》中的一篇文章
就以此为题：
因为机器效率更高而减少的工作数量只是问题的一部分。让众多就业专家更忧心的
是自动化可能会阻止经济创造出足够多的新工作机会……整个产业的趋势是小规模工厂
完成大规模产量……服务业和办公室工作的岗位增加抵消了工厂减少的工作岗位。... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 19 AI泡沫已现：资金多而项目缺，周期长而营收难
2017年钛媒体T-edge年度盛典
张笑容 | 2017-08-02 18:19
接下来几年，你发现投资越来越多，公司越来越少，项目越来越贵，而深度学习自身的
不足并没有快速得到解决，AI商业化之路其实有点力不从心。
题图来自：视觉中国
题图来自：视觉中国
AI泡沫前，我们怎么办？
这是我和腾讯研究院的同事在《中美两国人工智能产业发展全面解读》课题时候遇到的
一个沉甸甸的问题。
无论中美，全球许多国家都对AI充满了憧憬与渴望。人们坚信，一个新的世界即将到来
。人工智能是当前人类所面对的最为重要的技术社会变革，可谓是互联网诞生以来的第
二次技术社会形态在全球的萌芽。
所谓人工智能（AI），是人类在利用和改造“机器”的过程中所掌握的物质手段、方法
和知识等各种活动方式的总和。AI赋予了机器一定的视听感知和思考能力，不仅会促进
生产力的发展，而且也会对经济与社会的运行方式产生积极作用。
但是，站在新世界起点，我们也看到一些似曾相识的情形，作为见证过互联网发展热潮
的人，不免会发现现在的AI领域像极了当年的互联网在1998年勃兴两年后又遇到寒冬的... 阅读全帖 |
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c****x
发帖数: 6601 | 20 会跑程序么？
高点tensorflow之类的。
但是基本的内容你也得教，传统AI课本的内容就和ML很不一样。神经网和传统ML不一样
，又可以教一门课。
你最多cover一门课。 |
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b***y
发帖数: 14281 | 21 当然不是。你完全不了解现在的AI技术。你这种做法是很难达到人脑的识别率的。现在
的做法是靠神经网络自动学习，神经网络会在学习过程中自发的“发现”一些你所说的
feature，但是谁也说不清究竟是什么feature，无论是电脑还是编程序的人都不能确定
，只能根据训练出来的参数猜一个大概。但是可以观察到的效果就是训练好了的电脑比
人对人脸识别的准确率还高。但是为什么会高呢？不知道。就象人脑一样，看见两张脸
我们会感觉他们就是一个人，但一定要量化分析说为什么，其实我们不能做到。神经网
络也是一样，为什么算出来这两张脸的相似度高其实电脑也不知道。
这就是深度学习的一个大问题。就是当它work的时候谁也说不清楚为什么work，只能猜
个大概，其实就和人脑的行为很像。
来的
★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5 |
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b*******8
发帖数: 37364 | 22 属实。但王批判Hinton的那段还是很有道理的，Hinton强行认为人脑就是按AI的神经网
络工作的。 |
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h******n
发帖数: 107 | 23 人作为细胞形成国家这个大动物，有了各种器官（职业分工），血管（公路），最近又
发展出高级神经网（互联网），越来越成为具有发达大脑的高等动物了。而一人一票的
民主有如按脊髓本能反应行事，显然逆反大动物进化的历史潮流。比如让我身上全体细
胞投票决定我该干嘛，恐怕我会去吸毒，让舒适享受进入每个细胞，至于几年后我怎样
，细胞不管，反正它们只有几个月的寿命。
技术与人性共同决定社会结构，在DNA改造之类技术没出来前，人性在几千年尺度是基
本不变的，所以只看技术。充分利用互联网之类的新技术才是未来社会结构改革的趋势
。一个人的精力能管5人，5人管25人，需要好大一个hierarchy才能管14亿人,不效率且
容易出故障。由一台超级计算机扁平化管理所有人，公平又效率，不过估计执政党不答
应。那换些方式使得底层声音直达天庭，比如每人每年在官网上有10个题问和诉求的额
度，政府必须回答，给个说法，百姓可把政府的回答曝光于网上，让众人来看合不合理
，这就是民主。
用选票选领导人，如果候选人都是华尔街老板的代言人咋办？且这种民主容易被短视而
贪婪的国际金融资本操纵，利用媒体霸权，搞颜色革命，战争之类的坏事。 |
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d*********e
发帖数: 1194 | 24 所谓殊途同归。AI的多条原有研究方向都发展停滞或是进了死胡同，近年来的进展基本
都是虚拟神经网方向。
我觉得技术性问题在这里讨论纯属浪费时间，你们继续。
相信美爹天下无敌永远无敌的请继续，
相信TG奋起直追的也请继续。
我的主要观点就是写这篇报道的日本鸡者是一2B，谢谢。 |
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z*****k
发帖数: 600 | 25 LZ应该是出于悲愤，曾经迷过围棋的都多多少少有这样的痛。因为余味不好，感觉就是
又一个走下坡的中医。Ai现在就是一个大hype，说不定这个bubble哪天就破了。现在上
来责备能代表什么? 觉得自己搞AI的，搞NN研究牛x的,尤其还是懂棋的，还是想想为啥
就没有够敏锐事先站出来至少给条警示预测神经网发展有导致围棋上突破。 |
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发帖数: 1 | 26 看似庞大的中国电子产业实则处于产业链的最下游， 中兴通讯几乎所有产品领域，几
乎所有细分环节都有着美国芯片的身影，而国内的芯片少之又少。正因为对外界的高度
依赖，因而此次美国对中兴的“锁喉”，让整个中国半导体产业感到了危机。
人民日报：中国将不计成本加大芯片投资。另据人民网：有消息称，正当举国为“缺芯
少魂”扼腕时，阿里投入千亿组建的达摩院正在研发的一款用于人工智能计算的神经网
络芯片Ali-NPU，按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架
构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。并将通过阿里云进行
计算能力输出。此前《华尔街日报》援引消息人士评论称，美国正在考虑限制中国云计
算在美国市场发展，剑指排名世界前三的阿里云。
——性价比超过40倍？能让中兴起死回生吗？吹的吧？要是这么厉害，中兴老总和创始
人还跑到美国去幹旋啥？直接去找马云得了呗。看看是人民网的新闻，总感觉不靠谱。 |
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d********g
发帖数: 11948 | 27 你太主观了，学医的也需要数学好，特别是统计。 估计你没怎么去了解医学院以及pre
med课程， 再有，神经学不是光靠记忆就可以学好的，你试试去背一下人体神经网就
知道了。而且医学上很多东西需要承上启下，逻辑能力相当重要。 并不是你所说平均
智商而已。在我看来，医生和工程师的智商都一样，估计医生还更高。 |
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s***f
发帖数: 262 | 29 葬礼一直是中国历来送别死者最郑重的一场仪式，由于中国长期处在儒道佛三家思想的
影响之下，人们对待葬礼的态度也是格外神秘和忌讳。民间常常说孕妇不能参加亲人的
葬礼，一旦不顾劝阻参加，很有可能会被死者鬼附身，不仅对自身不好，对肚中胎儿更
是不利，所以很多孕妇因为身孕不能去参加亲人的葬礼，成为很多孕妇心中的一个遗憾
。那么孕妇为什么不能参加葬礼呢？
一、孕妇不能参加葬礼的原因
1.妇女怀孕期间心智不坚定，易受寒邪入体
在佛家文化中，人去世之后，死者的中阴身一般都会在场，并且，周围很可能聚集了许
多冤亲债主，这个时候，如果你自己的心智不够坚定，那么有因缘的众生就会趁虚而入
也说不定。这就是民间常说的“鬼附身”。鬼附身是一种目前科学无法解释，并且在民
间存在的客观情况，一般科学这样解释：人体磁场的存在。 人体有神经网络，神经网
络会产生电流脉冲。有电流就自然有电磁场，电磁场会随着人体的思维方向。兴奋程度
的改变而改变，但是它的改变是在一定的范围内。当某些人的磁场与灵异的磁场接近或
相同就会发生叠加。合并或是共振现象。这时的人就无法控制自己的思维和行为，也就
是鬼附身。
2.孕妇怀孕期间要照顾好情... 阅读全帖 |
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m**m
发帖数: 5500 | 30 应该是让你娴熟地训练神经网。。看看能不能两小时后达到目的。。 |
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p***r
发帖数: 4702 | 31 管中窥豹，这两年是继98 ~ 02 年之后机器学习最大的一次革命。上次革命标志是统计
方法的全面崛起，在四年内将专家系统彻底扫进历史垃圾堆。
而神经网络的全面崛起，从几年前的怀疑，到今年的全面投降，传统统计方法纷纷被打
得不能自理，基本所有会议一半以上的新结果都是神经网络。
基本上所有方法都是曲折进步的，这几年神经网络井喷，主要原因是工具的完善，使得
门槛降低，大量研究人员涌入，使得前沿从原始迅速完善。因为原来方法非常简陋，一
旦优秀工具出现，前沿会迅速推进，迭代极快。但是很快也会碰到边界，就像统计方法
几年的hype过去后，就陷入困境。
但是就像弯曲房价，虽然会碰到淡季，泡沫破之后房价还是比泡沫出现前高，神经网络
取代传统统计方法已经是板上钉钉的事。如果你做的是监督学习，并且还在搞非神经网
络的方法，我建议你好好想想自己的未来。
神经网络的最大好处就是简单，对中国人来说，学过高数线代就够了，最多十几二十天
就能理解。工具方便，实验简单粗暴效果惊人。如今这个领域牛人多是华人，如微软邓
力极其带的一群华人。越南人，如Quoc，和一票欧洲人包括毛子。
我是建议马工业余搞搞神经网络，别被高大... 阅读全帖 |
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t******l
发帖数: 10908 | 32 或者更进一步，基于阿发狗深神经网络理论，以及古训 “Knowledge is power,
France is bacon”。。。Piaget 老先生看到的 Formal Operation，也许就是
深神经网络发展到一定程度后，在表面冰山上看到的量变到质变。。。（扎克伯
格小弟，你赚你的美刀就是了，这阿狗不关您啥事）。。。
而从这个角度说，古训 “Knowledge is power, France is bacon”，翻译成
中文就是 “学而不思则忘，思而不学则呆”。。。这些都强调了 input information
w/ complex structure 对阿发狗深神经网养成的重要性。。。也就是说，没有
“学”，“思”就是无源之水无本之木；没有 “Knowledge”，那 “France” 就无法
出口 “Bacon”。。。过于强调不需要知识背景的纯技巧题，或者过于强调 CCSS
的 verbal explanation，都不是对普通娃适合的办法。。。普通娃应该是从
有 complexity 同时又需要一些数学理论的背景的题入手，逐步引入智人的
中学数学理论。。。并且数学教师... 阅读全帖 |
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w********2
发帖数: 16371 | 34 我觉得你有必要说明一下你的各种二十年大约的情况。比如你说的大数据是说的啥，你
说的神经网什么的。 guvest 的逻辑推理很清晰理由说的很明确，没有诬陷你的地方。 |
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c*******v
发帖数: 2599 | 35 你只要一谈技术，立即就是错漏百出。从大数据神经网
转进到gPU, matlab也没用。
你google下R GPU看看有多少人在做。
Matlab你更不懂。我多年前做汽车电控，一直用。
就不一点点给你指出了。你只需要Google matlab Toyota，
学习下就知道了。
我当初还mathworks面试过。
我不想猜你的背景。但你这个张嘴就来的习惯，个人觉得
像是来美国没有多久。
这个bbs说烂也烂，烂到无底线
说深那就很深，深到无底线
你还不太适应
: 就像别人说的，matlab、R都是屁挨着地的老帮菜，公司里做算法
prototype的话
，随便
: 你爱用哪个用哪个，octave也无妨，没人在意。真正做产品级别的模块，
这些老
帮菜都
: 不用，你能用他们来平行处理几十万、上百万甚至几千万的信号通道么？
比如
GPU，谁
: 用R上GPU啊？所以这类R |
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c*******v
发帖数: 2599 | 36 我个人浅见
第一 20年前没有大数据这回事。
这就好比，我工作多年消费电子，
不可能说出：我干了20年智能手机。
对吧？
第二 大数据跟神经网有点关系那是很晚
的情况。说是核心hype,对不上。
还以消费电子为例
我不可能说mobile的核心是VR
老赵或者好虫
你观察他们的帖子不可能出现这种问题
他们是歪理居多
不是编故事的
最后
Programming板前段时间很多人聊神经网络
欢迎莱布尼兹移步讨论
: 我可能没看全，来不及撕是哪个部分驴头对麻醉了？如果我的理解正确，
你的意
思是他
: 应该和赵策还有好冲比拼编程来显示一下20年的功力才算靠谱？那我开始
理解错
了。
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r*****e
发帖数: 7853 | 37 你先得找股市的feature才有可能learn，问一下股市是多少维的？
[在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到：]
:我所知道的本质上差不多。用的都是一种叫Long-Short Term Memory(LSTM)的神经网
络。写小说无非是学习了一堆哈里波特然后“预测”下一个字，句是啥。然后用输出的
字当输入，迭代就能写出洋洋洒洒一大段。同样的炒股也是学习一堆历史股价数据，然
后试着预测下一个或者下面好多时间点的股价。
:如果有空的话我真的可以train个model试一试，但是效果不见得好。Deep Learning入
:门并不难，但是要做好需要很多经验，要靠个人修行体会。 |
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y*****d
发帖数: 415 | 38 四维，我现在的理解是思维
: 你先得找股市的feature才有可能learn，问一下股市是多少维的？
: [在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到：]
: :我所知道的本质上差不多。用的都是一种叫Long-Short Term Memory(LSTM)的
神经网
: 络。写小说无非是学习了一堆哈里波特然后“预测”下一个字，句是啥。然后用
输出的
: 字当输入，迭代就能写出洋洋洒洒一大段。同样的炒股也是学习一堆历史股价数
据，然
: 后试着预测下一个或者下面好多时间点的股价。
: :如果有空的话我真的可以train个model试一试，但是效果不见得好。Deep
Learning入
: :门并不难，但是要做好需要很多经验，要靠个人修行体会。
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L*********4
发帖数: 883 | 39 NVDA现在的估值，还没有到炒概念的程度。NVDA按照明年的EPS是3（这不多，他们在一
个quarter就做到了0.83，NVDA现在没什么季节性，x4很正常）来说的话，目前的106也
就是35倍forward P/E左右。里面有一定概念的成分，但是价值的成分也是不小。
1）NVDA主打的是deep learning。自动驾驶只是个副业。
2）NVDA现在的估值，是基于以前玩游戏大家每个人最多买一块显卡，还买的都是便宜
的。现在做deep learning每个人至少买10块，买的还是最贵的，而且这还不是头。
NVDA并不是个擅长炒概念的公司。它靠deep learning卖了那么多GTX显卡，还有70%的
analysts误以为那是突然全世界的游戏玩家突然变得更爱玩游戏了。
3）NVDA不光有芯片，还有CUDA生态系统，多少人在上面写了软件。这个不是一天两天
能建起来的。
4）取代NVDA，需要的是倾销--低于市场价卖芯片以建立生态系统--目前看只有INTC和
其买的Nervana有能力做到这个--否则仅仅是TFLOPS胜出未必能取代NVDA的生态系统。
但是INTC的产品量产至少要... 阅读全帖 |
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g****t
发帖数: 31659 | 40 我认为国内的人，作为一个整体，素质不高。因为不够多样化。勤劳是不假，但如果都
是一个方向，那就不够丰富。甚至可以说贫乏。而且现在这个问题还在加剧。从政治上
来讲，去年美国大选前后，僖宗上了“核心”尊号。
以眼下AI这波行情来看。不管神经网还是图像处理之前都是边缘学科。这些人里的大多
数，在中国不改行是无法生存的。这点我非常清楚。当年要不是找上海双钱轮胎
厂做了个项目，我研究生时候的生活费都成问题。
我看也就美国能容得下这些人混25年的日子等到机会
出现。
从现在往远处看，现在AI里面养着的，搞别的不知名approach的哪个国家最多？还是美
国。在中
国不跟风搞DL,能活几年？下次ai peak,谁最可能是领导？
人才的储备不是看勤劳。还要看多样性。 |
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c**t
发帖数: 9197 | 41 dax 恒生 都比较liquid 吧
用GPU 训练个神经网，24小时征战全球市场没问题。 |
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b*******l
发帖数: 10 | 42 谢谢，在ib里交易dax 恒生要怎么设置？
: dax 恒生 都比较liquid 吧
: 用GPU 训练个神经网，24小时征战全球市场没问题。
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b*******l
发帖数: 10 | 43 非美国exchange交易费会不会高很多
: dax 恒生 都比较liquid 吧
: 用GPU 训练个神经网，24小时征战全球市场没问题。
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f**********g
发帖数: 4709 | 44 这算不算拿活人做药物试验？类比一下的话，tsla算一期二期还是三期？是不是也得有
个fda之类的部门来regulate一下什么时候可以活人上路？
你看载人航天都是小心再小心，其实人不上去也能干很多事儿。
药物临床都要先做好几轮动物实验。
自动驾驶要攒真实里程的话，完全可以先从物流车开始。全美几个大城市布局一批自动
驾驶电车给amazon送货，不用仨月各种数据就出来了，然后再改进再跑再改进。
到足够成熟的时候再用到ups, fedex货车上。
再然后才是应用到私家车上。
而不是一开始就包装的酷炫的给有情怀的人装*用。
: 你可以了解一下Machine learning。没有路上这么多的mileage，背后的神经网
络是不
: 可能训练好的。这就是为什么理论上Google的lidar更可靠，但实际上比Tesla差
不少，
: 因为很多里程都是simulated。至于出事，还是那句话，只要总体利大于弊，应
该就是
: 好的。碰到恶劣天气，傻子才开autopilot。这些都是工具，看你怎么用。对于
有用的
: 人来说就有很大价值。
: 营销手法... 阅读全帖 |
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x**8
发帖数: 1939 | 45 看他说降到9x9就知道他是胡掰，一个神经网都没算过的主， |
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D*******r
发帖数: 2323 | 46 这个“赢棋的概率”本身就包括了对后面优势丧失的可能性的考虑。比如说，当前有可
以赢棋的两个应手A和B，A和B下一手又各自有5个应手，A下面的五个应手中有三个赢棋
的，两个输棋的，B下面的五个应手中有两个赢棋的，三个输棋的。那么计算机就会选A
吗？不是的，它还会继续计算A的下下一手和B的下下一手。如果A的下下一手又是共五
手，但只有一手能赢棋，而B的下下一手中五手中有4手能赢棋，那么B点的赢棋概率就
比A点大。
实际情况当然不只计算到两手，可能是30手甚至50手，算了30-50手，那赢棋效率最高
的一手其实是已经考虑了优势可能丧失的风险，以及进行了是否需要争取更大的优势的
判断。人在下棋时其实也是一样的考虑方法，在盘面上不确定之处比较多时（换句话说
就是后面丧失优势的可能性比较大时），人会下得更积极争取把优势转为胜势。但是已
经是胜势且进入大官子阶段，人就会避免任何增加风险的应手，选变化最少的保持优势
的应手。
机器不需要暴力搜索完所有的变化，它只需要比人多算10步。就是说它只要比你算得更
深它就会比你更早考虑什么地方可能丧失优势的风险。
zen现在的问题不是它优势下的缓手问题，它的问题... 阅读全帖 |
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w***w
发帖数: 6301 | 47 http://sports.sina.com.cn/go/2016-03-07/doc-ifxqafha0443808.sht
谷歌AlphaGo是科学欺诈？ 三方面疑点引猜测
2016年03月07日15:08 新浪体育 我有话说(1,052人参与) 收藏本文
科学需要严谨科学需要严谨
人工智能学家
刘锋 计算机博士，互联网进化论作者，人工智能学家主编
“把大象关进冰箱要几步”涉及的科学漏洞
在讨论谷歌围棋AI及其比赛问题之前，我们先看那个著名的笑话“把大象关进冰箱
要几步“，2000年中国春晚，赵本山、宋丹丹的小品《钟点工》，曾经用到了这个笑话
：问“把大象放进冰箱总共分几步？”答：“三步，第一步把冰箱门打开；第二步把大
象放进去，第三步把冰箱门带上”。
小品中的情景只是一个笑话，但从科研角度看，因为故意忽视最为关键的第二步，
使得这个原本伟大的科学实验，变成了笑话段子。本文提出谷歌围棋AI及其比赛有科学
欺诈表现，根源也在这里。
谷歌围棋AI在Nature上究竟说了什么
谷歌在Nature发表论文阐述了其围棋AI程序AlphaGo的运行原理，这个原理描述相
对专业，这里我们... 阅读全帖 |
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x**8
发帖数: 1939 | 48 狗家这神经网高妙之处在于两三个网络之间的交互，所以网络结构/交互机制比权重更
重要，狗家又不是non-profit，凭啥把自己研究的技术公布于天下哪，这个刘锋莫非以
为狗家都不如他聪明？ |
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n**n
发帖数: 626 | 49 不需要什么cluster，模型定下来之后直接上FPGA，围棋ASIC芯片就成，估计神经网的
参数也就几百万，一个sd卡搞定了。 |
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f******i
发帖数: 485 | 50 说来说去还是fitting 啊 如果不用搜索 只用神经网能下赢 那还可以勉强说有智慧 现
在这个 主要能赢还是靠搜索 |
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