什么是循环神经网络？
人工智能作为当今最前沿的科技之一，正在以令人惊叹的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到无人驾驶汽车，从 AI 绘画到机器学习，它为我们打开了一个充满无限可能的未来。本栏目将以通俗易懂的方式，用视频和文字给孩子讲述人工智能的原理、应用及其对社会的深远影响。
神经网络
深度学习进化史：从神经网络到“黑箱技术”
在这篇文章中，我们将探讨深度学习（DL）这一领域的最新发展，以及它如何从传统机器学习（ML）中独立出来，成为一个独立的生态系统。深度学习的核心思想与我们大脑中的神经网络高度相似，因此我们不仅从大脑的功能得到启发，还从其结构上汲取了灵感。
深度学习的起源与发展：从神经网络到大数据
深度学习（DL）是现代人工智能（AI）的核心之一，但它并不是一夜之间出现的技术。从最初的理论提出到如今的广泛应用，深度学习经历了几乎一个世纪的不断探索与发展。今天，我们一起回顾深度学习的历史，看看它如何从简单的神经网络起步，一步步发展成今天改变世界的技术。
神经网络梯度爆炸的原因及解决方案
权重初始化不当权重初始化是神经网络训练的重要步骤之一。如果权重初始化过大，那么在反向传播过程中，梯度的计算会受到很大的影响，容易导致梯度爆炸。例如，如果权重由标准正态分布初始化，其期望数量级为1，那么在多层传播后，梯度值可能会变得非常大。网络层数过多在深层神经
神经网络简介：人工智能背后的基础知识
“神经网络”一词来自人脑。我们的大脑有数十亿个相互连接的神经元，帮助我们学习和理解。同样，人工神经网络 （ANN） 由人工神经元组成，这些神经元连接在一起以解决问题。
英伟达RTX50架构深度揭秘：AI神经网络渲染、DLSS4战未来！
NVIDIA GPU在图形渲染、高性能计算两条路上都是一骑绝尘，让对手看不到尾灯，但是依然没有停下甚至放缓的节奏，如今又带来了重新设计的Blackwell GPU架构，而且通吃图形、计算两大领域。
Blackwell RTX 50架构深度揭秘：AI神经网络渲染、DLSS 4才是战未来！
NVIDIA GPU在图形渲染、高性能计算两条路上都是一骑绝尘，让对手看不到尾灯，但是依然没有停下甚至放缓的节奏，如今又带来了重新设计的Blackwell GPU架构，而且通吃图形、计算两大领域。
无锡微纳核芯申请神经网络专利，降低计算延迟和功耗
国家知识产权局信息显示，无锡微纳核芯电子科技有限公司申请一项名为“神经网络的数据处理方法、神经网络及芯片”的专利，公开号 CN 119272826 A，申请日期为2024年10月。
北大团队研发多模式忆阻器，支持多种光学神经网络
近日，北京大学杨玉超教授和团队研发出一种可支持多种工作模式的忆阻器，并将其与光晶体管进行集成，构建了一个具有可重构特性的视觉感存算一体化集成阵列（MP1R，Multi-Phototransistor-One-Memristor) 与硬件系统。
除了神经网络渲染、DLSS 4之外还有什么？再探再报NVIDIA Blackwell G
在2025年CES期间，NVIDIA在其Editor’s Day活动中公布了基于Blackwell架构的GPU以及NVIDIA RTX AI技术的性能和功能展示。随后，NVIDIA在深圳举行了进一步的沟通分享会，详细解读了Blackwell架构GPU及其部分功
除了神经网络渲染、DLSS 4之外还有什么？再探再报NVIDIA Blackwell GPU
在2025年CES期间，NVIDIA在其Editor’s Day活动中公布了基于Blackwell架构的GPU以及NVIDIA RTX AI技术的性能和功能展示。随后，NVIDIA在深圳举行了进一步的沟通分享会，详细解读了Blackwell架构GPU及其部分功
传统渲染时代谢幕，RTX 50正式开启AI渲染时代
在CES 2025的发布会上，NVIDIA正式推出了采用Blackwell架构的新一代RTX 50系列GPU，而在1月15日，NVIDIA又举办了一次技术沟通会，对Blackwell架构以及诸多AI渲染技术进行了详细的介绍，并在现场提供了包括RTX神经网络渲染
神经网络理论研究的物理学思想
神经网络在当今人工智能研究和应用中发挥着不可替代的作用。它是人类在理解自我(大脑)的过程中产生的副产品，以此副产品，人类希望建造一个机器智能来实现机器文明。这个目标在当下如火如荼的人工智能研究中被无限倍凸显，甚至被认为是一场新的工业革命到来的标志。
神经网络中的知识提取-辛顿教授2015的论文
摘要几乎任何机器学习算法提高性能的一种简单方式是在相同数据上训练许多不同模型，然后对它们进行平均预测[3]。不幸的是，使用整个模型集合进行预测很麻烦，可能会因为计算成本过高而无法部署到大量用户中，特别是如果单个模型是庞大的神经网络。Caruana和他的合作者[
微软准备更新DirectX：利用AI进行神经网络渲染，支持协同矢量
近日微软发表了一篇博客文章，表示正在推进其DirectX API更新，将支持神经网络渲染，这标志着通过结合人工智能（AI）和机器学习（ML），图形渲染将发生革命性的转变。微软强调，这一发展将提高游戏和其他图像密集型应用的视觉质量和效率。
拍照就能识别万物，AI是怎么看“懂”图片的？
人工智能作为当今最前沿的科技之一，正在以令人惊叹的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到无人驾驶汽车，从 AI 绘画到机器学习，它为我们打开了一个充满无限可能的未来。本栏目将以通俗易懂的方式，用视频和文字给孩子讲述人工智能的原理、应用及其对社会的深远影响。
探索神经网络：从基础到应用全解析
在当今科技领域，神经网络无疑是一颗耀眼的明星。它以强大的机器学习能力，广泛应用于图像和音频处理、自然语言处理、机器人技术等众多领域，深刻改变了我们的生活和工作方式。今天，就让我们一同深入了解神经网络的奥秘，探索其在 Wolfram 语言中的强大功能。
河南大学地理与环境学院罗飘：一种生成式神经网络的道路简化方法|《测绘学报》2024年53卷第10期
道路数据具有数量大、变化频率高的特点，是地理空间数据的重要组成部分，道路要素化简也是地图制图综合和空间数据更新的核心技术环节之一。传统方法基于数据点压缩、弯曲识别和现有机器学习算法在道路化简中存在稳定性差、可控性弱，自动化程度低等问题，本文在视觉思维和句法模式
神经网络入门：从感知机到复杂模型
今天我们要一起探讨的是在人工智能领域中举足轻重的神经网络。以前很多计算机无法实现的功能，现在通过神经网络都能实现了。我们将看到由一个个简单的功能组合在一起如何涌现出智能，并尝试直观地理解这个过程。同时，我们也会开个脑洞，讨论一下未来神经网络是否会完全被更先进的
当AI成为同事，怎样重构组织？
今天的论坛依然秉持了华夏基石的基本理念——坚持长期主义，坚持价值创造。上午，吴春波老师讲到，不管技术如何变化，企业发展的本质是不会发生变化的，所以华为才会愿意持续多年投入于内部各个系统的建设。下午，苗兆光老师讲到，在当前的经济拐点下，企业与其追求成功，不如追求