Bengio

同步SGD等现有分布式训练方式将过时，Yoshua Bengio谈迈向硬件友好的深度学习

2018年7月9日，深度学习大牛YoshuaBengio在多伦多大学的Bahen中心发表了一篇题为《ComputingHardwareforEmergingIntelligentSensoryApplications》（服务于新兴智能感官应用的计算硬件）的演讲，该演讲是NSERC战略网络的一部分，聚焦于缩小深度学习方法与其实际应用之间的差距。2018年AlphaGoZero所需的计算量是2013年
机器之心V·2018-07-24 00:00

《Nature》纪念人工智能60周年专题：深度学习综述

来源：网络大数据摘要：本文是《Nature》杂志为纪念人工智能60周年而专门推出的深度学习综述，也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合写同一篇文章。
人工智能学家·2018-07-23 22:14

tensorflow学习笔记

Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目结集了不少计算机科学家、生物学家、电气工程师、神经科学家、物理学家、
北海尚易·2018-07-05 21:31

深度学习综述（下载PDF版）

翻译|kevin，刘志远审校|李成华深度学习世界本文是《Nature》杂志为纪念人工智能60周年而专门推出的深度学习综述，也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合写同一篇文章。
机器学习算法与Python学习·2018-07-03 08:00

受限波尔兹曼机在序列数据建模中的应用

RBM应用以及变种主要包括高斯-伯努利（GBRBM）以及二值/伯努利-伯努利（BBRBM），但是对于传统的回归模型，或者是关系建模方面，在很多应用中的情况是输入的特征与目标之间的关系并不是很强烈（参考Bengio2007GreedyLayer-WiseTrainingofDeep
哈代的随想·2018-06-27 10:49

深度学习如何入门

所以花了大量时间查资料看论文，有的博客或者论文写得非常赞，比如三巨头LeCun，Bengio和Hinton2015年在Nature上发表综述论文的“DeepLearning”，言简意赅地引用了上
枫之慕·2018-06-02 18:26

深度学习如何入门

所以花了大量时间查资料看论文，有的博客或者论文写得非常赞，比如三巨头LeCun，Bengio和Hinton2015年在Nature上发表综述论文的“DeepLearning”，言简意赅地引用了上
枫之慕·2018-06-02 18:26

深度神经网络优化策略之——残差学习

问题起源深度学习普遍认为发端于2006年，根据Bengio的定义，深层网络由多层自适应非线性单元组成——即多层非线性模块的级联，所有层次上都包含可训练的参数，在工程实际操作中，深层神经网络通常是五层及以上
Eaton_Lee·2018-05-17 21:12

fine-tuning的作用

查找的一些关于fine-tuning的解释在网络训练中，第一层特征并不特化到任务上，特征是如何注册那个从一般到特殊的，详细参考NIPS2014上Bengio大神的文章：Howtransferablearefeaturesindeepneuralnetworks
clearch·2018-05-07 21:25

李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程

from: http://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/79136408hinton深度学习课程：https://www.coursera.org/learn/neural-networks/home 翻译|AI科技大本营 参与|刘畅 编辑|Donna目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2lea
AnneQiQi·2018-03-01 16:10

深度学习综述：Hinton、Yann LeCun和Bengio经典重读

本文是《Nature》杂志为纪念人工智能60周年而专门推出的深度学习综述，也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合写同一篇文章。
人工智能学家·2018-02-10 00:00

cifar10 CNN 讲解

Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目结集了不少计算机科学家、生物学家、电气工程师、神经科学家、物理学
SoWhat1412·2018-02-08 10:26

入门深度学习，先看看三位顶级大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton的联合综述

【编者按】深度学习领域的三位大牛YannLeCun、YoshuaBengio和GeoffreyHinton无人不知无人不晓。此前，为纪念人工智能提出60周年，YannLeCun、YoshuaBengio和GeoffreyHinton首次合作了这篇综述文章“DeepLearning”。该综述文章中文译文的上半部分，深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和核心优势。原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理
AI科技大本营·2018-02-04 00:00

分享丨李飞飞、吴恩达、Bengio等人的顶级深度学习课程

目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。整理了深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理(NLP)，计算机视觉和控制系统中的应用教程。吴恩达：深度学习专项这系列课程侧重于讲解深度学习的基础和在不同领域的运用方式，如医疗健康，自动驾驶，手语阅读，音乐生成和自然语言处理等。课程共包含五个子课程，有视频讲座。同时，课程用户将获得使用TensorFlow解决实际问题
人工智能爱好者俱乐部·2018-01-25 00:00

李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程

纯转载，为的就是做个笔记，怕自己以后找不到这么优秀的资源。十分感谢AI科技大本营、刘畅、Donna的分享目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学
驯龙管理员·2018-01-23 23:26

李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程

纯转载，为的就是做个笔记，怕自己以后找不到这么优秀的资源。十分感谢AI科技大本营、刘畅、Donna的分享目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学
驯龙管理员·2018-01-23 23:26

资源 | 李飞飞、吴恩达、Bengio等人的15大顶级深度学习课程，你收集全了吗？

翻译|AI科技大本营参与|刘畅编辑|Donna目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。资源型博客sky2learn整理了15个深度学习和深入强化学习相关的在线课程，其中包括它们在自然语言处理（NLP），计算机视觉和控制系统中的应用教程。这些课程涵盖了神经网络，卷积神经网络，循环网络和其变体，训练深度网络的困难，无监督表示学习，深度信念网络，深玻尔兹曼机器，深度Q学习，价值函数估计
AI科技大本营·2018-01-20 00:00

通过方差分析详解最流行的Xavier权重初始化方法

本文尝试用Glorot和Bengio在他们论文中使用的推导以探讨深度神经网络中的权重初始化问题，并更好地说明为什么他们的方法解决了神经网络面临的训练问题。最全的DNN概述论文：详解前
机器之心V·2018-01-10 06:24

AI-图书馆（一）

DeepLearning（深度学习）：ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio
c2a2o2·2017-12-18 13:34

Bengio最新论文提出GibbsNet：深度图模型中的迭代性对抗推断

YoshuaBengio等研究者最近提出了GibbsNet，该方法可以学习数据和隐编码之间的联合分布，该方法使用对抗学习迭代步骤来逐步提炼联合分布p(x,z)，以更好地在每一步上匹配数据分布。该论文已被NIPS2017大会收录。生成模型是学习复杂数据隐藏表征的强大工具。早期的无向图模型展现出强大的潜力，如深度玻尔兹曼机或DBM（SalakhutdinovandHinton,2009），但它们实际上
机器之心V·2017-12-16 06:59

Yoshua Bengio实验室MILA开放面向初学者的PyTorch教程

MILA实验室近日在GitHub上开启了一个初学者入门项目，旨在帮助MILA新生快速掌握机器学习相关的实践基础。目前该项目已经提供了一系列的PyTorch入门资料，并从张量、自动微分、图像识别、神经机器翻译和生成对抗网络等方面详细阐述。项目地址：https://github.com/mila-udem/welcome_tutorialsPyTorch是Torch在Python上的衍生，它本质上是N
机器之心V·2017-11-18 06:52

Yoshua Bengio：蒙特利尔何以形成强大的AI军团

编译|NurhachuNull;RikR作者|PeterHigh来源|ForbesYoshuaBengio是以神经网络闻名的人工智能领域中最著名的思想家之一。尽管在过去几年中，由于数据的激增、计算成本的降低以及大量的资金和人才被投入等推动力，人工智能领域已经发生了巨大的进步，但是YoshuaBengio早在上世纪八十年代就选择了这个领域的研究，那是人工智能最痛苦的时代，有人称之为「AI寒冬」，他见
机器之心V·2017-11-14 06:32

重磅 | 机器学习大神Bengio最新论文发布，专注RNN优化难题，将在NIPS提出新概念fraternal dropout

Bengio在新作中提出了RNN优化的新概念fraternaldropout，通过最小化使用不同的dropoutmask的同一个RNN的预测差异，提升RNN对于不同dropoutmask的不变性，来对RNN
AI科技大本营·2017-11-08 15:42

Bengio等人提出图注意网络架构GAT，可处理复杂结构图

近日，Bengio团队提出了基于近邻节点注意机制的网络架构GAT，可用于处理复杂、不规则结构的计算图，并在三种困难的基准测试中得到了业内最佳水平，研究人员称该模型有望在未来处理任意不规则结构图。
机器之心V·2017-11-07 06:52

Yoshua Bengio——《Deep Learning》学习笔记1

版权声明：此为YoshuaBengio的新书《DeepLearning》学习笔记，本文为博主在研究工作中经验分享，包括学习笔记、摘录、研究成果，以便以后工作参考之用，欢迎交流和批评；其中参考资料的标注难免会有疏漏之处，以及其它欠妥之处，如有请告知，立马更正，致歉，谢谢；未经博主允许不得转载。第一章前言机器学习（machinelearning）：AI系统需要具备自己获取知识的能力，即从原始数据中提取
moses1994·2017-10-31 21:17

Learning Independent Features With Adversarial Nets For Non-Linear ICA

PhilemonBrakel&YoshuaBengioMILA,UniversitedeMontrealMontreal,Canada{philemon.brakel,yoshua.bengio}@umontreal.caABSTRACTReliablemeasuresofstatisticaldependencecouldbeusefultoolsforlearningindependentfe
朱小虎XiaohuZhu·2017-10-23 11:07

自步学习

Bengio教授在2009年ICML上提出课程学习，而自步学习则是在课程学习的基础上，由Koller
ITOMG·2017-10-16 08:08

噪声对比估计的神经语言模型

Afastandsimplealgorithmfortrainingneuralprobabilisticlanguagemodels简介以极大似然估计为目标的神经语言模型，往往受到训练时间长的困扰，Bengio
haimizhao·2017-09-19 14:14

神经概率语言模型

ANeuralProbabilisticLanguageModel神经概率语言模型原论文地址：http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf
Godxv·2017-08-22 21:54

读论文《A Neural Probabilistic Language Model》

ANeuralProbabilisticLanguageModel》原文地址：http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/77482256introduce本文算是训练语言模型的经典之作，Bengio
Doit_·2017-08-22 16:01

TransE 知识图谱资料整理

国内做知识图谱比较有名的有刘知远老师，国外的话是Bengio团队里的Bordes，当然我最近主要关注的是TransE的方法及后续改进型，比较有名的改进方法包括TransH和TransR，GitHub上也有相关的代码
东方小烈·2017-07-05 20:27

论文《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》总结

NEURALMACHINETRANSLATIONBYJOINTLYLEARNINGTOALIGNANDTRANSLATE论文来源：Bahdanau,D.,Cho,K.,&Bengio,Y.(2014).
大大kc·2017-06-28 20:48

caffe之cifar10练习

Hinton，Bengio以及他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金
EchoIR·2017-06-24 14:08

Ian Goodfellow，Yoshua Bengio合著《深度学习》教材，2017年最新中文版下载

IanGoodfellow，YoshuaBengio合著《深度学习》教材，2017年最新中文版下载。链接：https://pan.baidu.com/s/1gf7o7ez密码：扫描下方二维码，回复关键字“new”即可。还有更多关于深度强化学习，斯坦福2017年最新Tensorflow视频教程，生成对抗网络GAN视频教程。
lqfarmer·2017-06-14 15:00

深度学习(Deep Learning) Yoshua Bengio & Ian GoodFellow中文版

今天给大家推荐一本入门深度学习必读的权威教材，由深度学习权威YoshuaBengio和GAN之父IanGoodfellow等人合著的DeepLearning经典教程《DeepLearning》。废话不多说，直接上链接。中文版pdf下载地址：https://pan.baidu.com/s/1hr8qadY中文版github地址：https://github.com/exacity/deeplearn
lqfarmer·2017-05-02 15:38

深度学习(Deep Learning) Yoshua Bengio & Ian GoodFellow中文版

今天给大家推荐一本入门深度学习必读的权威教材，由深度学习权威YoshuaBengio和GAN之父IanGoodfellow等人合著的DeepLearning经典教程《DeepLearning》。废话不多说，直接上链接。中文版pdf下载地址：https://pan.baidu.com/s/1hr8qadY中文版github地址：https://github.com/exacity/deeplearn
lqfarmer·2017-05-02 15:00

崇志宏 【转载】深度学习进阶规划(论文阅读顺序推荐)--东南大学

东南大学崇志宏1DeepLearningHistoryandBasics1.0Book[0]Bengio,Yoshua,IanJ.Goodfellow,andAaronCourville."
东南大学崇志宏·2017-05-01 14:59

Pytorch学习入门（一）--- 从torch7跳坑至pytorch --- Tensor

ICLR-17最全盘点：PyTorch超越TensorFlow，三巨头Hinton、Bengio、LeCun论文被拒，GAN泛滥2.2017年1月18日Facebook发行的PyTorch相比TensorFlow
Hungryof·2017-04-30 14:56

论文笔记：Deep Learning [nature review by Lecun, Bengio, & Hinton]

如今，机器学习的技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。从搜索引擎到推荐系统，从图像识别到语音识别。而这些应用都开始逐渐使用一类叫做深度学习（DeepLearning）的技术。传统机器学习算法的局限性在于，它们往往很难处理那些未被加工过的自然数据（naturaldata），例如一张原始的RGB图像。因此，构建一个传统的机器学习系统，往往需要一些有经验的工程师设计一个特征提取器，将原始数据转化成机
算法学习者·2017-04-24 22:05

计算机视觉库整理2017

htmlDeepLearning（深度学习）：ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio
小新识图·2017-04-24 11:35

深度学习入门帖子，转自知乎，也希望能与大家共享

所以花了大量时间查资料看论文，有的博客或者论文写得非常赞，比如三巨头LeCun，Bengio和Hinton2015年在Nature上发表综述论文的“DeepLearning”，言简
liguangld·2017-04-14 15:26

【榜单】机器学习&深度学习近三年被引最多论文 Top 20，图像识别、GAN等（附下载）

本文搜集了自2014年来，机器学习和深度学习最重要（被引最多）的20篇论文，作者包括Hinton、Bengio、李飞飞、Goodfellow、何恺明、黄广斌等，涉及图像识别、GAN、Dropout、BatchNormalization
算法学习者·2017-04-09 14:49

【更新于12.29】深度学习论文汇总

[PDF]（深度学习最权威的综述）Bengio,Yoshu
迷川浩浩_ZJU·2017-04-07 19:34

几篇神经网络训练语言模型文章的阅读

etal.Aneuralprobabilisticlanguagemodel[J].Journalofmachinelearningresearch,2003,3(Feb):1137-1155.在[1]中Bengio
左脚能拉小提琴·2017-03-29 17:05

神经网络机器翻译(2): Attention Mechanism--转自CSDN

为此，Bengio研究组提出基于注意力（At
LucyGill·2017-03-28 18:23

Yoshua Bengio新书《Deep Learning》深度学习(中文)学习笔记（improving）

YoshuaBengio新书《DeepLearning》深度学习(中文)学习笔记：http://download.csdn.net/detail/forest_world/9705797深度学习(中文)下载链接：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/raw/master/dlbook_cn_initial.pdfhttp://mp.
dp_research·2016-12-08 16:25

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)学习笔记：基础理论

继Bengio提出基于神经网络的概率语言模型并获得成功之后，Mikolov于2010年提出利用RNN建模语言模型，2012年Sundermeyer提出RNN的改进版本--LSTM。
xingzhedai·2016-11-12 23:35

GAN论文整理

原始GANGoodfellow和Bengio等人发表在NIPS2014年的文章Generativeadversarynetwork，是生成对抗网络的开创文章，论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈。
FinlayLiu·2016-11-09 13:38

【深度学习】笔记7: CNN训练Cifar-10技巧 ---如何进行实验,如何进行构建自己的网络模型,提高精度

Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了C
马卫飞·2016-11-03 10:28

深度学习网上资料 — 持续更新...

深度学习的主要大牛Hinton个人主页：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/LeCun个人主页：http://yann.lecun.com/Bengio个人主页：http
远方yf·2016-10-06 10:55
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