人工智能

在家辅导孩子功课，乐理教材第一页就写到了音的四种性质：音高、音程、音强、音色，联想到绘画（基础——素描）教材 Successful Drawing 中介绍的，“We learn to distinguish one appearance from another, in size or proportion, in color, and in texture.” 简单说来，图像区分是通过大小/比例、颜色、材质，这个是绘画大师的总结，也可以说是代表人的智能对于图像的识别甚至洞察。在目前机器学习的图像识别方面，通过训练获得的洞察是什么，有没有透视的概念？

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今天痛苦的、心潮澎湃的刷了一遍 2015年 Nature 上发的Deep Learning 综述，第一感觉是文章真是不错，就是很多地方看不懂，囫囵吞枣地先硬着头皮读了下去（所以说是刷），至少先有个大概印象，看看那些内容是重复的、重要的、核心的，后续再详细了解。读完搜了一下三位作者，因为国外期刊综述一般是邀请行业内文章主题领域内最权威的人来写，看看到底作者是哪位大牛（之前文献分析没看作者），结果是被誉为人工智能之父的三位大神。

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今天更新了一下昨天WOS的搜索结果，其实内容略微有些新增，但是用的还是昨天下载的数据，用CiteSpace简单做了一下引文分析。

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今天 Homebrew 下载得实在是慢，明天用CiteSpace做一下WOS上2379篇文献的分析。

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标题很给力，不过只是纪念下面这本藏书，今天搬东西又被我找回了：

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