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对于初学者来讲，入门机器学习和深度学习非常困难；同时深度学习库也难以理解。通过收集多方资源，我在 Github 上创建了一个速查表库，希望能对你有所帮助。欢迎访问这个库，并完善它（如果你也有速查表）。
网盘地址：
https://pan.baidu.com/s/1qXEgSVy
项目地址：
https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai
1.Keras
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来源：机器之心论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.07038
本论文通过理论分析深度神经网络群体风险（population risk）的收敛行为和它的驻点（stationary point）与属性来研究深度学习的经验风险（empirical risk）全景图。对于 L 层的线性神经网络，我们证明其经验风险一致收敛到训练样本大小为 n、比率（rate）为的群体风险，其中 d 是总权重维度、r 是每一层权重的量级范围。然后，我们基于这一结果推导出经验风险的稳定性和泛化边界。此外，我们确立了经验风险梯度与群体风险梯度的收敛一致性。我们同样证明了经验风险和群体风险之间的非退化（non-degenerate）驻点和收敛的对应关系，这就描述了深度神经网络算法的全景图。此外，我们同样分析了用 Sigmoid 函数作为激活函数的深度非线性神经网络的特性。我们证明了深度非线性神经网络经验风险梯度的收敛行为和线性一样，并同时分析了其非退化驻点的性质。
来源：量子位
编译：李林 舒石
本文长度为4600字，建议阅读6分钟
本文为你深入解读Google TPU中的技术，讨论如何实现更为出色的性能。
搜索、街景、照片、翻译，这些Google提供的服务，都使用了Google的TPU（张量处理器）来加速背后的神经网络计算。
【来源】跨界创新（ID：kuajie123）
【作者】贺嘉，腾讯云布道师；宋秉金
2017年，人工智能产业或将爆发。
今年的两会上，国务院总理李克强发表2017政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，人工智能首次被写入了政府工作报告。
不仅政府重视，BAT企业更是投入重金。百度已经将人工智能列为核心发展战略，腾讯也广招人才，成立AI实验室等部门。
神经形态计算被认为是未来人工智能计算的重要方向，近日，电气和电子工程师协会（IEEE）多位研究者联合发表了一篇长达 88 页的概述论文，对神经形态计算过去 35 年的发展进行了全面的梳理，同时还展望了这一领域的未来发展。机器之心对这篇调查论文的主干部分进行了摘要编译介绍，论文原文请访问：https://arxiv.org/abs/1705.06963