Dell pack hexacore i7-980X into Studio XPS 9100 PC
Dell has updated its
to include Intel's latest Core i7 processors, bringing a welcome burst of speed with up to hexacore chips on offer.
Priced from $949.99 with the 2.66GHz Core i7-920 paired with 3GB of DDR3 memory and NVIDIA GeForce G310 512MB graphics, Dell are asking a further $470 for the Core i7-960 or a cool $1,000 more for the six-core i7-980X.
Other options include up to 24GB of DDR3 memory - though it'll cost you $1,100 - and a choice of ATI Radeon graphics cards up to the HD 5970 2GB, for $580.
Storage kicks off at 750GB as standard, but can be expanded with up to 2TB individual drives and a choice of RAID 0/1 array settings.
Beyond that it's the usual DVD or Blu-ray burner, multiple ports - including HDMI, USB 2.0, eSATA and S/PDIF, though no USB 3.0 - all in a reasonably slick tower case.
The new Dell Studio XPS 9100 machines are available to order now.
[Thanks Paul!]
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video contentDeep Learning | 我爱机器学习 | Page 6
有回顾NLP（Natural Language Processing）历史的大牛介绍统计模型（通过所谓机器学习 machine learning）取代传统知识系统（又称规则系统 rule-based system）成为学界主流的掌故，说20多年前好像经历了一场惊心动魄的宗教战争。其实我倒觉得更像49年解放军打过长江去，传统NLP的知识系统就跟国民党一样兵败如山倒，大好江山拱手相让。文傻秀才遭遇理呆兵，有理无理都说不清，缴械投降是必然结果。唯一遗憾的也许是，统计理呆仗打得太过顺利，太没有抵抗，倒是可能觉得有些不过瘾，免不了有些胜之不武的失落。苍白文弱的语言学家也 太不经打了。
自从 20 年前统计学家势不可挡地登堂入室一统天下以后，我这样语言学家出身的在学界立马成为二等公民，一直就是敲边鼓，如履薄冰地跟着潮流走。走得烦了，就做一回阿桂。
NLP 这个领域，统计学家完胜，是有其历史必然性的，不服不行。虽然统计学界有很多对传统规则系统根深蒂固的偏见和经不起推敲但非常流行的蛮横结论（以后慢慢论，血泪账一笔一笔诉 :），但是机器学习的巨大成果和效益是有目共睹无所不在的：机器翻译，语音识别/合成，搜索排序，垃圾过滤，文档分类，自动文摘，知识习得，you name it
甚至可以极端一点这么说，规则系统的成功看上去总好像是个案，是经验，是巧合，是老中医，是造化和运气。而机器学习的成功，虽然有时也有 tricks，但总体而论是科学的正道，是可以重复和批量复制的。
不容易复制的成功就跟中国餐一样，同样的材料和recipe，不同的大厨可以做出完全不同的味道来。这就注定了中华料理虽然遍及全球，可以征服食不厌精的美食家和赢得海内外无数中餐粉丝，但中餐馆还是滥竽充数者居多，因此绝对形成不了麦当劳这样的巨无霸来。而统计NLP和机器学习就是麦当劳这样的巨无霸：味道比较单调，甚至垃圾，但绝对是饿的时候能顶事儿, fulfilling，最主要的是 no drama，不会大起大落。不管在世界哪个角落，都是一条流水线上的产品，其味道和质量如出一辙。
做不好主流，那就做个大厨吧。做个一级大厨感觉也蛮好。最终还是系统说了算。邓小平真是聪明，有个白猫黑猫论，否则我们这些前朝遗老不如撞墙去。
就说过去10多年吧，我一直坚持做多层次的 deep parsing，来支持NLP的各种应用。当时看到统计学家们追求单纯，追求浅层的海量数据处理，心里想，难怪有些任务，你们虽然出结果快，而且也鲁棒，可质量总是卡在一个口上就过不去。从“人工智能”的概念高度看，浅层学习（shallow learning）与深层分析（deep parsing）根本就不在一个档次上，你再“科学”也没用。可这个感觉和道理要是跟统计学家说，当时是没人理睬的，是有理说不清的，因为他们从本质上就鄙视或忽视语言学家 ，根本就没有那个平等对话的氛围（chemistry）。最后人家到底自己悟出来了，因此近来天上掉下个多层 deep learning，视为神迹，仿佛一夜间主导了整个机器学习领域，趋之者若鹜。啧啧称奇的人很多，洋洋自得的也多，argue 说，一层一层往深了学习是革命性的突破，质量自然是大幅度提升。我心里想，这个大道理我十几年前就洞若观火，殊途不还是同归了嘛。想起在深度学习风靡世界之前，曾有心有灵犀的老友这样评论过：
To me, Dr. Li is essentially the only one who actualy builds true industrial NLP systems with deep parsing. While the whole world is praised with heavy statistics on shallow linguistics, Dr. Li proved with excellent system performances such a simple truth: deep parsing is useful and doable in large scale real world applications.
我的预见，大概还要20年吧（不是说风水轮流转20年河东河西么），主流里面的偏见会部分得到纠正，那时也不会是规则和知识的春天重返，而是统计和规则比较地和谐合作。宗教式的交恶和贬抑会逐渐淡去。
阿弥陀佛！
本文转载自：
自动微分（Automatic Differentiation，AD）是利用链式法则，自动生成求导程序的技术。广泛应用于数值优化，数值模拟等领域。
常用的工具有： ,
论文《Fast Curvature Matrix-Vector Products for Second-Order Gradient Descent》提到了可以用 AD 技术训练神经网络。
欧洲自2005年开始每年举办一次，第15界将在今年六月份于法国举行。
原文链接：
翻译链接：
说明：本教程将阐述无监督特征学习和深度学习的主要观点。通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。
本教程假定机器学习的基本知识（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果你不熟悉这些想法，我们建议你去这里
，并先完成第II，III，IV章（到逻辑回归）。
稀疏自编码器
矢量化编程实现
预处理：主成分分析与白化
Softmax回归
自我学习与无监督特征学习
建立分类用深度网络
自编码线性解码器
处理大型图像
注意: 这条线以上的章节是稳定的。下面的章节仍在建设中，如有变更，恕不另行通知。请随意浏览周围并欢迎提交反馈/建议。
混杂的主题
独立成分分析样式建模
英文原文作者: Andrew Ng, Jiquan Ngiam, Chuan Yu Foo, Yifan Mai, Caroline Suen
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深度学习是大数据下最热门的趋势之一，这项技术将对自然语言处理和图像识别等前沿领域提供支持。网站整理了一个指南：深度学习领域的快速发展，鼓舞着越来越多在自然语言处理和图像识别等领域的初创企业去研究它。同时，包括Google、微软、Facebook和雅虎在内的科技巨头，在深度学习方面的投入也在提高。也有不少高校的研究机构也在该领域在做着前沿的研究。
什么是深度学习？
（Google深度学习模型）
人们对这个概念存在误区，深入学习并不是真的教授机器模仿人类的大脑主动思考。相反，根据Google的深度学习模型，它在教授机器逐级往下处理信息，并能根据前后的意思去修正，思考过程逐渐从简单到复杂。整个工作下来，就如同一只动物慢慢意识到它所有的特定功能，并把这些功能连贯在一起。例如，在文本处理方面，过程便是教机器如何认识单词之间的相互关联，以及如何将单词结合在一起形成短语或表达含义。
虽然深度学习存在许多亟待解决的难题，但研究者们都迫切希望新轮的研究能够更精确地处理文本信息、搜索、翻译和目标内容的处理，因为数据作为当前最大的金矿，夺得先机就意味着更多的财富。
在这个意义上说，深度学习离不开它的孪生兄弟“大数据”。对该方面的研究最早从硅谷开始，逐渐延伸到医学和科学等领域时，才会有巨额的回报。更重要 的是——深度学习模型计算能力越强，它的成本反而会越便宜。越来越多的资源通过云计算实现，也就意味着人们无需自建数据中心，也能提交想要处理的请求。让 我们先来看看这个领域的初创企业：
AlchemyAPI ：这是科罗拉多州丹佛的一家创业公司，它通过API提供基于深度学习的文本分析，最近还 展示了最新图像识别技术。有许多公司通过它提供的服务，提取关键词进行情感分析、内容分类和标记。 AlchemyAPI目前致力于让它的功能更实用， 以此吸引那些对通过API实现服务不感兴趣的群体。
Cortica ： Cortica提供专业级的图像识别技术，它的原理是仿照人类在识别图像时大脑皮质中神经网络的图像处理的方式。它的联合创始人兼CEO Igal Raichelgauz称，这项技术源自他之前在以色列理工学院的实验室，对于大脑组织的研究。该公司将他们的产品出售给出版商和广告商，用以展示与页面 图片内容相关的广告内容。
Ersatz：Ersatz是一个深度学习的平台，它由旧金山名为Blackcloud BSG的咨询公司发展而来。不止图像识别和情感分析等基础服务，它还提供了深度学习的企业级工具，为深度学习设计了类似亚马逊云计算这样的产品。他给予用 户网页交互界面、API、基于云端资源的GPU和神经网络的执行。它能够让用户以他们需要的方式，组建和运行模型。使用者为这些模型，支付费用给 Blackcloud。
Semantria：总部位于马萨诸塞州艾摩斯特市，它是文本分析老将Lexalytics的一款副产品，他通 过API和Excel插件实现功能，而不需要安装软件。它的创始人兼CEO Oleg Rogynskyy称，公司通过整合更多深度学习的方法和扩展除维基百科（Lexalytics 引擎获取语义知识的地方）之外的数据源，来提高服务的精度。
这些公司只是未来深度学习发展趋势的一小部分案例。许多知名的深度学习的学者，正在一些初创公司中准备一些新的秘密模型，与已经成熟的图形识别公司 Dropcam和Sight Machine的产品相比，可能没有太多的惊喜。但还有许多其他的公司，诸如Palm创始人Jeff Hawkins新公司Grok，它的产品将跨越深度学习和实际类人脑的计算架构的界限，或许能推向深度学习走向新的境界。
Facebook：Facebook是这个领域的新人，但它有大量的文字和图像需要处理分析。据报道，该公司希 望深入学习帮助它更好地优化News Feed功能，并实现更畅快的照片共享体验。然而，Facebook对于深入学习领域最大的贡献可能是它数量众多的基础设施和它开源的专业硬件。这些东西 对于那些需要基础设施处理大量数据的人来说，都是很方便的。
Google：Google是深入学习领域中最著名的公司，这要归功于它高度公开的图像识别领域的研究（这个模 型不需要训练，就能够识别猫脸和人脸）。最近它又决定将开源一些文本分析的新工具。Google之所以能够做这么多的事情，主要原因是它有大量的资源、许 多聪明的工程师和足够大体量的数据。深度学习已经支持Andriod手机上的语音识别，你还能直接在Google+上搜索图片，即便这些图片没有任何标 签。
IBM ：你听说过吗？ 这个IBM系统，在智力竞赛节目《危险边缘》中，击败了所有对手获得冠军。比赛过程中没有联网，而是利用多个算法应对竞赛中的挑战。现在，这个技术被应用 到医疗保健等领域，它整合了大量的数据分析技术，其中就包含深度学习。除此之外，IBM还围绕“认知计算”作了大量的努力。IBM还联合四家高校进行科研 合作，并把深度学习作为其中的一个核心。
微软：微软研究院对大数据进行了长年的研究。去年11月，主管Rich Rashid因为在现场展示微软在深度学医领域的最新进展——普通话和英语的同声传译技术，让他成为各家媒体的头条。和Google一样，微软也在想方设 法从网络和移动应用收集各种数据，并希望深入学习能帮助它在其网页、移动、游戏，甚至商业软件平台提供更迷人的体验，而这背后最大的王牌可能是 Kinect技术。
雅虎：雅虎没有像Google和微软那样得到注目，但它在过去的几个月里，分别收购了两家基于深度学习的图像识 别公司， IQ Engines和LookFlow。雅虎本应该有各种各样的方式去利用这些技术和人才，但目前的重心只是让Flickr变得更具吸引力，让它在移动端的设 置更简单智能。
多伦多大学研究小组：这个研究小组由领 导，几年来在深度学习领域有许多重大的突破，2013年他创建的DNNresearch被Google收购。 Hinton现在在多伦多大学和Google之间奔走。Marc’Aurelio Ranzato曾是Hinton实验室的成员，最近，他离开Google，成为Facebook深度学习小组的一员。
斯坦福大学研究小组：斯坦福大学拥有许多该领域的专家，以及Coursera创始人。目前，Christopher Manning领导学校的深度学习小组。这个团队有一位博士候选人Richard Socher，它的研究侧重于对整个句子的理解，而不是单个单词。目前，对于在分析电影评论情感分析的准确率已经达到85%。
（Socher的模型如何拆解句子）
纽约大学研究小组：Yann LeCun和Rob Fergus都是纽约大学的图像识别领域的专家。他们在一起做了许多开创性的工作，比如90年代的笔迹识别。目前，他们正在研究让计算神经网络更加简单。纽约大学也是“IBM认知计算”的合作伙伴之一。
蒙特利尔研究小组：蒙特利尔大学的LIST实验室，它由Yoshua Bengio领导，是另一个深入学习的主要研究中心，并创造了一个开源数据库Theano（下载地址）。它能使得复杂的程序语言Python变得更加简 单，同时让这种语言在GPU上运行（Python语言与深度学习神经网络的并行特点，使它成为最理想的语言）。
瑞士研究小组：Juergen Schmidhuber和人工智能研究所Dalle Molle学院，在1991年就开始研究深度学习了。现在的处理能力已经赶上了他们开发的模型，他们的工作需要进入下一个阶段。该团队已经赢得了无数的竞赛，其中包括一场人脑图像识别的竞赛。
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