转自http://t.c... - @毅马当闲的微博 - 微博 (weibo.com) 网页链接 这是我（和几位同事）对人工智能，乃至任何智能，起源的原理的观点和概论 -- 研究初始萌芽于十五年前，快速发展于过去五年，归纳总结于过去三个月。任何一个智

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我们在ICASSP的10小时短课程slides上线了：https://highdimdata-lowdimmodels-tutorial.github.io 以后应该会重新录下视频，放在这个网站。有更新会再通知大家。 这可以看成是我的整本书、一学期的

（从马毅老师的微博转载）基于第一性原理推导出的白盒子深度网络《ReduNet: A White-box Deep Network from the Principle of Maximizing Rate Reduction》一百多页的论文，终于在J

马老师的消息： https://weibo.com/3235040884/LnuueETbt?pagetype=profilefeed 剑桥出版社在国内的代理刚通知我：中国国内希望订购我的新书原版的可以通过京东中国图书进出口公司的网站预定：https

马毅老师的发言 https://weibo.com/3235040884/Lltyxyq5p 人们很早就认识到稀疏低维结构与深度网络有本质的联系。Yann LeCun在深度网络大热之前就在研究用学习的方法寻找稀疏解，称为Learned ISTA（IS

AIR学术沙龙第4期｜基于第一原理的深度（卷积）神经网络https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404641945686245745深度神经网络本身的层次结构其实就是在做迭代的优化，做数据压缩，逐层逐步优化数据特征的表达。 ——马毅 活动概况 5月27日上午，第四期AIR学术沙龙跨越太平洋，在清华大学智能产业研究院（AIR）图灵报告厅展开了一场精彩的隔空对话。本期活动荣幸地邀请到加利福尼亚大学伯克利分校电子工程与计算机科学系马毅教授线上做题为《基于第

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课程网站： https://pages.github.berkeley.edu/UCB-EECS208/course_site Piazza (讨论）： https://piazza.com/berkeley/fall2021/eecs208​​​​​​​

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