Hinton专访第31页

深度学习两大基础Tricks：Dropout和BN详解

深度学习Author：louwillMachineLearningLabDropoutdropout作为目前神经网络训练的一项必备技术，自从被Hinton提出以来，几乎是进行深度学习训练时的标配。

文文学霸·2022-11-29 17:18

A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization, Network Minimization and Transfer Learning

知识的三种形式一、摘要二、方法步骤1.解决问题的流程-FSP2.蒸馏方法3.结果总结知识的三种形式1.Responsed-BasedKnowledge：小模型学习大模型的输出（Hinton）2.Feature-BasedKnowledge

l-mmf·2022-11-29 08:51

蚂蚁金服李小龙：“人工智能+金融”机遇与挑战并存，蚂蚁金服都做了什么？...

在此之前，阿里云云栖社区作为独家直播合作伙伴对其作了专访。金融被誉为是人工智能的风口之一，蚂蚁金服无疑是这一风口下的先行者。蚂蚁金服只做

weixin_33877885·2022-11-29 08:36

MobTech袤博科技兰旭：十年耕耘，深入场景，助力政企客户数智化转型 | 数据猿专访...

数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业近日，MobTech袤博科技亮相2022数博会。作为连续多年参加数博会的“老面孔”，MobTech袤博科技本次携旗下MobTech智图商业数智客研平台、LeadsUnlimited袤博商机情报管理平台、安民反诈预警系统等多款前沿数智化产品亮相展会，向国内外参会观众展现了MobTech袤博科技在行业数智化转型及公共安全、智慧城市建设等领域的前沿技术和创新

数据猿·2022-11-29 07:29

representation learning 表示学习

representationlearningReview1WHAT2WHY3WHATMAKESAREPRESENTATIONGOODwordembedding1Hinton1986Distributedrepresentation2Bengio2003NNLM3MnihHinton2008HierarchicalModel4Mikolov2010

shahuzi·2022-11-29 06:19

【每周CV论文推荐】初学模型蒸馏值得阅读的文章

作者&编辑|言有三1基于优化目标驱动的知识蒸馏框架Hinton最早在文章“Distillingtheknowledgeinaneuralnetwor

言有三·2022-11-28 02:36

《国资报告》专访高煜光 | 国企数字化转型如何拥抱超自动化？

近日，由国务院国资委主管、国资委新闻中心和中国经济出版社联合主办的《国资报告》对超自动化领军企业弘玑Cyclone创始人高煜光进行了特别专访，围绕国有企业数字化转型代表性案例，重点解读数字中国战略下的国有企业数字化转

弘玑RPA智能机器人·2022-11-28 01:14

马斯克最新访谈：关于自动驾驶、AI和特斯拉人形机器人

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-27 14:43

送书|“零基础学机器学习”作者创作手记

从Hinton团队在2012年的ImageNet大赛中用神经网络模型一举夺魁开始，AI频频出圈。

文文学霸·2022-11-27 10:49

机器学习内卷了吗？

从Hinton团队在2012年的ImageNet大赛中用神经网络模型一举夺魁开始，AI频频出圈。

咖哥·2022-11-27 10:47

cs231n学习笔记——五.CNN 卷积神经网络

然而这也只是个理论可行的方法，在实际应用中还是被打烂了头而直到2006年，深层网络才被验证是初步可训练和使用的，但是也很受限制，需要谨慎的进行初始化，当时是采用受限玻尔兹曼机进行预训练而直到2012年Hinton

谷雨·清明·2022-11-27 09:51

AlexNet详解及pytorch实现

：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks作者：AlexKrizhevsky，IlyaSutskever，GeoffreyE.Hinton

曲庭安·2022-11-27 09:54

tensorflow2.0 resnet18 CIFAR-10图像分类

ResNet18的CIFAR-10图像分类CIFAR-10数据分类CIFAR-10数据简介ResNet18网络ResNert18实验结果CIFAR-10数据分类CIFAR-10数据简介 Cifar-10数据集是由Hinton

CW96·2022-11-27 05:44

清华博士段安：隐私计算如何打破数据孤岛实现数据价值最大化 l 华坤道威专访

去年，随着国家数安法和个保法的相继出台，监管重拳的落地，个人隐私安全、隐私泄露等问题越来越受到人们的重视。在此背景下，如何在合法合规的情况下，让企业经营持续不断增长，如何解决数据孤岛壁垒，真正让数据价值流通起来，完美规避数据保护与数据价值释放之间的矛盾，针对这一系列问题，华坤道威于特邀隐私计算专家，清华大学博士段安—段博士做了一场线上干货分享。整场直播段博士主要围绕着隐私计算的概念、重要应用技术、

华坤道威·2022-11-26 17:38

知识蒸馏(Knowledge Distillation)

2015年Hinton团队提出的基于“响应”（response-based）的知识蒸馏技术（一般将该文算法称为vanilla-KD[1]

Q&Cui·2022-11-26 17:24

拿过不合格绩效，但也创造出世界顶级开源项目：梦想用“机器编程”改变工程世界 | 专访OpenResty章亦春...

|转载自：InfoQ|编辑：唐凌波|设计：李昊原章亦春可以说是一个跟“网红”绝缘的人，用他自己的话来说，他“是一个追求light而不是heat的人”。网络上能搜索到的对章亦春本人的采访文章屈指可数，他的名字更多出现在其他人的采访文章里，或者认识他的人讲述的故事里，不然就是知乎问答里。他所创建的开源项目OpenResty跟他本人很像，尽管在全球范围内拥有超过4000万域名用户、从微软到淘宝都是其用户

开源社·2022-11-26 16:39

来酷科技CEO周铭：以元宇宙生态构建Z时代数字原住民线下体验空间

大会期间，小编专门对来酷科技CEO周铭进行了专访，解读元宇宙生态出台的背景以及其具体实施路径。小编：周总你好，请问来酷科技发布元宇宙生态体系是基于什么样的考虑

网品天下·2022-11-26 15:35

BlackEyes_SY·2022-11-26 13:09

转自【AI科技评论】专访李海洲教授 | 机器智能对话是毕生所求

一直来到实叻坡，乜事无。上山来做工，伯公“多隆”保平安。——潮州过番歌所谓“过番”，指早期潮州人外出务工，乘坐小船历经七天七夜到达东南亚谋生，“实叻坡”是马来语“Selat”的音译词，便是指“新加坡”。上世纪，从中国东南一带移民至新加坡的华人中，福建人最多，其次就是潮州人。新加坡华人学者李海洲回忆：他在潮汕地区的一个小渔村长大，从小听闻“石叻坡”；没有上过小学，13岁前只会说潮州话，没想到长大后却

KuAI_KST·2022-11-26 07:27

智慧金融时代，大数据和AI如何为业务赋能

前言：宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题，我们邀请软件研发行业的优秀技术人，分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点。

weixin_30342209·2022-11-26 00:12

神经科学带来新突破、导出智能统一框架，Hinton：我早有洞见...

最近的神经科学研究指出了如何击败对抗性示例，并为实现更具弹性、一致性和灵活性的人工智能指明了道路。编译|bluemin转载自：AI科技评论对抗性示例是当今深度学习研究的热点。数据中微妙的，通常是无形的更改可能会使深度学习网络铸成大错。作为人类，我们似乎对这些输入感官的扰动更具抵抗力（尽管并非完全免疫）。在深度学习系统中有一种特定的工作模式，看上去卓尔不凡，但有时不堪一击。就像暴风雨中的一棵僵硬的树

智源社区·2022-11-25 15:34

细说深度学习之TensorFlow

自从1962年Rosenblat提出感知机（Perceptron）以来，DNN的概念就已经出现了，而自Rumelhart、Hinton和Williams在1986年发现了梯度下降算法后，DNN的概念就变得可行了

十一月的萧邦。·2022-11-25 03:17

Hinton's lectures( NN for ML) from lecture 5 to lecture 9

NNNNsoft-maxlossfunction5aThingsthatmakeithardtorecognizeobjects5bhowtoachieveviewpointinvariance5ccnnforhand-writtendigitrecognitionBPforCNNswhatdoesthereplicatingthefeaturedetectorsachievepoolingLeN

亦余心之所向兮·2022-11-24 22:07

一文带你了解卷积神经网络基础，建议收藏

神经网络的发展历史1986年：Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播（Bac

视学算法·2022-11-24 19:37

Gartner发布2022年数据分析十二大趋势：数据和分析将成为创新起源

作者|宋慧出品|CSDN云计算对数据的分析已经被企业与技术界愈加重视，国际研究机构Gartner近日最新发布了2022年数据与分析的十二大趋势，针对趋势报告的内容，CSDN专访了Gartner高级研究总监孙鑫

CSDN云计算·2022-11-24 14:13

Gartner 发布2022年数据分析十二大趋势：数据和分析将成为创新起源

对数据的分析已经被企业与技术界愈加重视，国际研究机构Gartner近日最新发布了2022年数据与分析的十二大趋势，针对趋势报告的内容，CSDN专访了Gartner高级研究总监孙鑫，详细了解了Gartner

CSDN云计算·2022-11-24 14:13

2018 re:Invent回顾篇：前线开发者眼中AWS的创新版图

同时，基于现场对三位AWS客户嘉宾的专访（分别是树根互联CTO\u0026amp;联合创始人刘震、S

weixin_34023863·2022-11-24 12:45

AlexNet 详解+pytorch实现

由Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。

雪可问春风·2022-11-24 02:15

理解droupout

1-Dropout最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章《Improvingneuralnetworks

seasermy·2022-11-24 02:12

深度解析Droupout与Batch Normalization

Droupout2012年，Hinton在其论文中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。

Jason_Honey2·2022-11-24 02:11

专访宜信AI中台团队负责人王东：智慧金融时代，大数据和AI如何为业务赋能

前言：宜信技术人物专访是宜信技术学院推出的系列性专题，我们邀请软件研发行业的优秀技术人，分享自己在软件研发领域的实践经验和前瞻性观点。

宜信技术学院·2022-11-23 16:39

CIFAR-10 数据集简介

CIFAR-10数据集简介CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。

数据艺术家小白学习中·2022-11-23 16:28

CIFAR-10数据集（介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片）

cifar10数据集（下载并读取、可视化显示、另存为图片）2022-06-0918:23:38数据集简介CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集

qq_40755283·2022-11-23 16:58

CIFAR-10 数据集

CIFAR-10数据集简介CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。

edward_zcl·2022-11-23 16:56

CIFAR10数据集

CIRAR10数据集格式三、CIFAR10数据集下载与读取1、下载：2、读取四、class:torchvision.datasets.CIFAR10解读一、CIFAR10数据集简介：CIFAR-10是由Hinton

此何人哉tan·2022-11-23 16:25

cifar10数据集下载及图片格式解析

CIFAR-10是由Hinton的学生AlexKrizhevsky和IlyaSutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。

Briwisdom·2022-11-23 16:54

客户专访：重庆小雨点携手图数据平台领导者Neo4j，助力提升金融服务体验

1.公司介绍重庆小雨点成立于2015年12月，于2016年6月获批网络小额贷款合法经营资质，是一家互联网高科技金融企业，注册实缴资本3亿美元，由李家诚为代表的李兆基家族实际控制。自成立以来，重庆小雨点便明确定位为“自主研发科技驱动的金融科技公司”，致力于打造为一家用科技推动普惠金融的公司，以科技立本，以科技创新解决客户融资难、融资贵的问题。依靠人工智能、大数据、云计算、区块链、生物识别等新技术的力

Jennifer726·2022-11-23 08:25

《连线》杂志专访李彦宏：百度all in AI 欲引领智能革命

本文来源自《连线》。12月6日消息，美国知名杂志《连线》不久前造访百度北京总部，就公司重码人工智能（AI）未来战略进行了深度采访和剖析。创始人兼CEO李彦宏在采访中如是表示，错过了移动互联网，不能再错过AI。百度的未来就在于能否把安卓的成功复制到“阿波罗”计划上。以下为《连线》采访报道的全文译文：可以猜到，当李彦宏在今年夏天坐在一辆自动驾驶汽车的前座，并下决心要启动一场对自驾车技术未来的All-i

量子位·2022-11-23 08:11

专访数字联盟：解码隐私计算和数据安全

第十六届21世纪亚洲金融年会11月在北京顺利落幕，在金融科技分论坛上，中国信通院云大所大数据与区块链部副主任闫树、中国互联网金融协会信息科技部副主任于圆等嘉宾，就“如何保障安全的前提下发挥数据价值”进行深入地讨论，并提出当前隐私计算作为一种兼顾数据安全与效率的技术，正处于大规模应用的前夜。闫树总结隐私计算是隐私保护计算的简称，是指在不传递原始数据或保护原始数据的前提下，实现数据的分析、计算、应用的

Happy052088·2022-11-23 07:20

【深度学习】深度学习模型

深度学习的模型感知机：1957年Rosnblatt提出，是支持向量机与神经网络的基础，是二分类的线性分类模型，寻找超平面1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（BackPropagation

岁月漫长_·2022-11-23 06:20

别把量化交易变成拼人力、拼硬件、拼资源的烧钱游戏

点击阅读交易门对本文作者汪沛的专访报道图片最开始接触金融行业的时候，我就在想：“什么是交易策略？”很多人认为交易策略就是某种“神奇公式”，发现它之后，就能稳定赚钱，像印钞

songroom·2022-11-22 22:18

谷歌Hinton团队提出Pix2Seq：基于Transformer的检测新工作...

Amusi（CVer）·2022-11-22 20:19

谷歌Hinton团队提出Pix2Seq：基于Transformer的检测新工作

Amusi（CVer）·2022-11-22 20:19

谷歌Hinton等提出Pix2seq：用于目标检测的语言建模框架

Pix2Seq：一个简单而通用的目标检测新框架，其将目标检测转换为语言建模任务，大大简化了pipeline，性能可比肩FasterR-CNN和DETR！还可扩展到其他任务。注1：有点像去年看到DETR的感觉，都是没有对标sota，而是跟milestone比较。所以这一两年都要把CV看成NLP来搞么，或者说大统一注2：文末附【Transformer】和【目标检测】交流群Pix2seqPix2seq:

Amusi（CVer）·2022-11-22 20:48

感知器的学习过程

Hinton机器学习与神经网络中文课-----第二章感知器的学习过程本课程主要是我自己学习“Hinton机器学习与神经网络中文课”的笔记，如有哪里不合适还请浏览者见谅。

fine.alter·2022-11-22 15:49

深度学习Backbone网络系列（一）

AlexNetVGGGoogLeNetInceptionV1InceptionV2&v3InceptionV4，Inception-Res-v1&v2AlexNet2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton

王吉吉丫·2022-11-22 11:56

网易数帆陈谔：云原生“牵手”低代码，加速企业数字化转型丨数据猿专访

数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业近日，网易数帆在第十届全球云计算大会上斩获“云鼎奖”2021-2022年度优秀解决方案奖项。随着在云原生领域布局的持续深化，网易数帆正不断获得越来越多来自第三方权威机构与企业客户的认可。网易最早布局云服务是在2012年，当时，网易杭州研究院启动私有云研发，支撑网易集团互联网产品全面上云。经过十年的发展，如今的网易数帆已经形成了轻舟、有数、易智为代表聚焦

数据猿·2022-11-22 10:02

神经网络之父Hinton介绍及其论文介绍

1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（GeoffreyEverestHinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一，他还联合发明了波尔兹曼机（Boltzmannmachine）。他对于神经网络

zephyr_wang·2022-11-21 17:50

蒸馏+Distilling Knowledge via Knowledge Review论文笔记

文章目录一、前言二、蒸馏1.背景介绍2.知识蒸馏和迁移学习之间的区别3.Hinton提出的知识蒸馏Pipeline4.蒸馏的知识形式5.知识蒸馏的方法三、DistillingKnowledgeviaKnowledgeReview

像风一样自由的小周·2022-11-21 15:31

AlexNet学习笔记

AlexNet概述AlexNet是由2012年ImageNet竞赛参赛者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。

chj65·2022-11-21 07:17

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