Article Author: PeterHo

Atom是GitHub推出的一款编辑器, 被称为21世纪的黑客编辑器. 其主要的特点是现代, 易用, 可定制.

为了方便读者学习和收藏，雷锋网特地把吴恩达教授的PPT 做为中文版。

作者：雷锋网 亚峰

雷锋网(公众号：雷锋网)按：为了方便读者学习和收藏，雷锋网特地把吴恩达教授在NIPS 2016大会中的PPT做为中文版，由三川和亚峰联合编译并制作。

今日，在第 30 届神经信息处理系统大会（NIPS 2016）中，百度首席科学家吴恩达教授发表演讲：《利用深度学习开发人工智能应用的基本要点（Nuts and Bolts of Building Applications using Deep Learning）》。

此外，吴恩达教授曾在今年 9 月 24/25 日也发表过同为《Nuts and Bolts of Applying Deep Learning》的演讲(1小时20分钟)，以下是 YouTube 链接：

https://www.youtube.com/watch?v=F1ka6a13S9I

作者：雷锋网 三川

本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。

作者：雷锋网

本文为印度深度学习专家、创业者 Rishabh Shukla 在 GitHub 上发表的长博文，总结了他过去的开发经验，旨在给新入门的开发者提供指导。雷锋网做了不改变原意的编译。

在深度学习领域，为了高效训练深度神经网络，有些实践方法被过来人强烈推荐。

在这篇博文中，我会覆盖几种最常使用的实践方法，从高品质训练数据的重要性、超参数（hyperparameters）到更快创建 DNN（深度神经网络） 原型模型的一般性建议。这些推荐方法中的大多数，已被学术界的研究所证实，并在论文中展示了相关实验、数学证据，比如 Efficient BackProp(Yann LeCun et al.) 和 Practical Recommendations for Deep Architectures(Yoshua Bengio)。

你信不信有一天，硅工造的芯片会写诗？

作者：雷锋网：本文作者痴笑，矽说（微信号：silicon_talks）主笔。

你信不信有一天，硅工造的芯片会写诗？

如果信，
那说好的“诗三百，一言以蔽之，思无邪”，
还真的是“无邪”么？
如果不信，请读下面这一首：

脑芯编：窥脑究竟，织网造芯（一）

如果要给这诗一个赏析，大概可以是一个忧伤的故事。

天边云的变换复杂，而我却是半梦半醒，我在想一个人，想第一次和他相见，想他的风流倜傥，想他的英雄飒爽。
如果你是个文科生，或许你会嘲笑这首连平仄都不满足的劣质诗歌，韵脚也押的有些蹩脚，故事更是为赋新词强说愁。

如果你是理科男，或许对这种思春的小情怀不以为然。

不过，那是因为你们并没有看懂这首诗。

因为这诗暗藏了一个密码，藏着人工智能遇到摩尔定律后蹭出的火花。

另外，这诗不是人工智能的产物，只是矽说在这个人工智能横行的年代里特有的小情怀。

但可能在不远的将来，人工智能将会开车，会翻译，会调情，也会写下更美的篇章。想解开这个人工智能与集成电路的秘密？关注雷锋网(公众号：雷锋网)后期更新，我们一句一句地读下去。

Google RAISR技术落地应用 可节约75%流量

作者：网易AI研究院

谷歌在11月推出了一项新技术 RAISR，全称为“Rapid and Accurate Image Super-Resolution”，意即“快速、精确的超解析度技术”。RAISR利用机器学习将低分辨率图像转化为高分辨率图像。

RAISR首先制作较小版本的图像，使用传统方法将至拉伸，然后将拉伸后的模糊图像同原本的高分辨率图像进行对比。算法习得两者之间的差异，这允许它在保留图像的底层结构之上构建信息。