LeCun

基于tensortflow的多层感知机模型

AMultilayerPerceptronimplementationexampleusingTensorFlowlibrary.ThisexampleisusingtheMNISTdatabaseofhandwrittendigits(http://yann.lecun.com
CZ626626·2017-04-16 12:14

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

TensorBoard使用

GraphandLossvisualizationusingTensorboard.ThisexampleisusingtheMNISTdatabaseofhandwrittendigits(http://yann.lecun.com
叶晚林·2017-03-31 10:07

卷积神经网络（三）

几年后，LeCun利
NSDL·2017-03-15 11:01

微软caffe+mnist训练及预测

                        训练mnist数据集第一步：去官网下载mnist数据集http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载解压后放入caffe-master
宋木·2017-03-08 17:47

Kaggle入门：Digit Recognizer

Kaggle入门：DigitRecognizer数据是经典的lecun大神的mnist手写数字数据集。
你的指尖有改变世界的力量·2017-03-02 10:43

使用SDNN (space displacement neural network)进行多字体手写识别

如下图LeCun大神所用的是SDNNspacedisplacementneuralnetwork，这是什么鬼？
QQLQ·2017-02-25 12:00

卷积神经网络论文学习（Lecun1998）

Ⅰ.介绍A.数据学习自动机器学习可以归纳为，是第p个输入模式，W是学习权值，是识别类标号。损失函数，理想输出。，目标是最小化平均损失以及最小化，所以是个折中问题。其中，h是机器的有效容量（h越大会产生过拟合），P是训练样本，其它是常数。实际上的最小化函数为，H(W)为正则项，其能限制参数空间的容量。B.梯度学习算法随机梯度下降：。C.梯度反向传播将如此简单的算法应用到复杂的机器学习问题的原因：1.
qq229873466·2017-02-17 17:10

tensorflow学习

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/为了用python实现高效的数值计算，我们通常会使用函数库，比如NumPy，会把类似矩阵乘法这样的复杂运算使用其他外部语言
华山论剑·2017-02-04 19:20

mnist样例

其格式是二进制的数据http://yann.lecun.com/exdb/mnist/2.将其转换为leveldb格式。
dangdangliu·2017-01-19 15:07

苹果农村包围城市或成深度学习最大赢家，以及两个价值百万的idea | AI严肃说

苹果则在深度学习领域似乎动作缓慢，人工智能界著名的大(peng)嘴(zi)，Facebook人工智能实验室总监LeCun也怒喷苹果在人工智能学术圈根本没有一席之地。（当然被他喷过的人很多，以后有机会再
数盟·2017-01-06 00:00

用自己实现的全连接神经网络分类MNIST

#coding:utf-8importnumpyasnpimportmnist_loader#用full-connected神经网络搞的LeCun的手写数字识别#784*30*10speed=1defsigmoid
guotong1988·2016-11-25 10:35

Yann Lecun探讨AI的一段话

lecun大牛前一段时间发表了一段关于AI的观点：mostofhumanandanimallearningisunsupervisedlearning.Ifintelligencewasacake,unsupervisedlearningwouldbethecake
吕鹏_hunhun·2016-11-21 10:44

mnist数据集以及处理方式

mnist数据集下载地址http://yann.lecun.com/exdb/mnist/数据集使用说明：用不同的方法来处理mnist数据集：MNIST手写数字体分类--KNNmatlab实现http:
_云游者_·2016-11-20 22:58

tensorflow学习笔记之使用tensorflow进行MNIST分类（1）

MNIST的官方网站：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以查看该项目目前的最高纪录：http://rodrigob.github.io/are
IEEE_FELLOW·2016-11-02 20:27

机器学习/深度学习数据集

NewYorkChristopherJ.C.Burges,MicrosoftResearch,Redmond类型：手写数字数据库，深度学习入门级经典数据集数据量：60000，含10000条测试网站：http://yann.lecun.com
阿满子·2016-11-01 09:28

LeNet模型理解

Caffe中用的模型结构是著名的手写体识别模型LeNet-5（http://yann.lecun.com/exdb/lenet/a35.html）。
Daniel_BBQ·2016-10-20 13:26

Tensorflow学习笔记（二）——MNIST机器学习入门

一、mnist手写识别代码运行过程1下载数据库在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载上面提到的4个gz文件，放到本地目录如/tmp/mnist2下载input_data.py
王圆圆Iris·2016-10-19 20:35

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

生成式模型 & 生成对抗网络——资料梳理（专访资料 + 论文分类）

生成对抗网络博弈论中的零和博弈3.将GAN用深度卷积神经网络进行实现（称作，DCGAN,DeepConvolutionalGAN）5.基于生成式卷积网络的最新工作STGConvNet自动合成动态纹理，声音【2】LeCun
Solomon1588·2016-08-27 23:50

Nature：Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

Hinton、LeCun、Bengio是深度学习的最权威的科学家。文中介绍的网络是深度学习中最为成熟，经典的部分。读这篇文章可以对深度学习的核心模块有一个最快的认识。
Richard_More·2016-08-27 12:16

将MNIST手写数字数据集二进制格式转化为.jpg图片格式

MNIST数据库官方网址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，也可以在windows下直接下载，train-images-idx3-ubyte.gz、train-labels-idx1
zyazky·2016-08-11 11:00

TensorFlow学习笔记（三）：Tutorial第二个例子-深入MNIST-卷积神经网络

卷积神经网络结构及与LeNet-5的区别在网上找了一个卷积神经网络的教程，http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543/其实最好学习卷积神经网络的读本是Lecun
蓝蓝的天上白云飘X·2016-08-05 21:31

【caffe-Windows】mnist实例编译之model的生成

此博客按照我自己的路径设置的相关操作，读者如果自行选择其他路径，记得在bat和prototxt等文件修改路径】第一步下载数据集THEMNISTDATABASEofhandwrittendigits官方网址：http://yann.lecun.com
zb1165048017·2016-06-27 19:00

深度学习FPGA实现基础知识13(向专家致敬--深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述)

需求说明：深度学习FPGA实现知识储备来自：http://www.csdn.net/article/2015-06-01/2824811【编者按】三大牛YannLeCun、YoshuaBengio和GeoffreyHinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能+机器人”专题，发表多篇相关论文，其中包括了YannLeCun、Y
Times_poem·2016-06-08 15:00

Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/25912675本文结合Deeplearning的一个应用，ConvolutionNeuralNetwork进行一些基本应用，参考Lecun
dulingtingzi·2016-06-05 22:44

MNIST手写数字数据库

请访问原站 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/该数据库在一个文件中包含了所有图像，使用起来有所不便。如果我把每个图像分别保存，成了图像各自独立的数据库。并在
狼人:-)·2016-06-01 07:15

一文看懂深度学习与计算机视觉(下)

操作的实例：LeNet网络Le顾名思义就是指人工智能领域的大牛Lecun。这个网络是深度学习网络的最初原型，因为之前的网络都比较浅，它较深的。
baobei0112·2016-05-16 11:00

神经网络中前向传播和反向传播解析

虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解，最近在看去年LeCun和Hinton在Nature上发表的deeplearning的review，有两张图分别是讲得网络的前向传播和反向传播
lhanchao·2016-05-15 21:27

GTN Yan LeCun 1998 文章中的一步

最开始看LeNet-5的98年论文还不知道这是个啥，这两天找出来原来的论文粗略的看了看，发现其实是这么一个步骤，并不是很难。但是很悲伤的是并没有博客对于这些文章进行一个大概的描述，很遗憾不能先粗浅的入门再精度。传统的方法比如说nn是确定长度的向量，rnn,tdnn等不适合这样的一个情况，那么就采用将图像转化成为图来表示，而到底切分还是不切分则使用图的边权来表示。1.首先粗定位，找到要识别的比如说邮
hello_pig1995·2016-05-10 10:03

GTN Yan LeCun 1998 文章中的一步

最开始看LeNet-5的98年论文还不知道这是个啥，这两天找出来原来的论文粗略的看了看，发现其实是这么一个步骤，并不是很难。但是很悲伤的是并没有博客对于这些文章进行一个大概的描述，很遗憾不能先粗浅的入门再精度。传统的方法比如说nn是确定长度的向量，rnn,tdnn等不适合这样的一个情况，那么就采用将图像转化成为图来表示，而到底切分还是不切分则使用图的边权来表示。1.首先粗定位，找到要识别的比如说邮
Zhaohui1995_Yang·2016-05-10 10:00

2016.4.15 Yann Lecun 的 LeNet-5

偶然又翻到了yannlecun的LeNet和MNIST的展示，注意到了这么几点：1.     特征向量的激活很是相似，注意第三列的激活，会黑白都很相似，所以说明其实提取的特征类型都是一样的？但是只是特征的权重大小不太一样？那么是否可以有一个动态调整大小的网络，使得如果某些维度经常不用，那么就自动减小？这样来减小网络的大小？（虽然最后一层并没有多少参数）   2.     在面对噪声的时候，最后的特
Zhaohui1995_Yang·2016-05-08 17:00

阿里巴巴吴炜：深度学习原理和在自然语言处理上的应用

今天给大家带来的主题《深度学习原理和在自然语言处理上的应用》现在，深度学习如火如荼，各大巨头像军备竞赛般争夺深度学习的大牛们，Yann Lecun加盟Facebook，Geoffrey Hinton加盟谷歌
geekmanong·2016-05-06 16:00

matlab 解析 mnist 数据集

mnistdatabase（手写字符识别）的数据集下载地：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。
lanchunhui·2016-04-28 09:00

信息收集

分布式优化和统计学习的交替方向乘子法:http://forum.memect.com/blog/thread/ml-2016-03-29/#3958309659052306Lecun：深度学习技术趋势报告
zc02051126·2016-04-01 17:00

（转载）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络Contents一：前导 Back Propagation反向传播算法网络结构学习算法二：Convolutional Neural Networks卷积神经网络三：LeCun
tina_ttl·2016-04-01 10:00

卷积神经网络

阅读网页发现，要学习深度学习，应该首先对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）开始，卷积神经网络由YannLeCun提出，LeCun在2013年底加入Facebook
tina_ttl·2016-04-01 10:00

开始学习深度学习和循环神经网络Some starting points for deep learning and RNNs

Bengio,LeCun,Jordan,Hinton,Schmidhuber,Ng,deFreitasandOpenAIhavedoneredditAMA's.TheseareniceplacestostarttogetaZeitgeistofthefield.HintonandNglecturesatCoursera
garfielder007·2016-03-29 12:35

机器学习数据集-MNIST

MNIST数据集原网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
拾毅者·2016-02-25 18:04

机器学习数据集-MNIST

MNIST数据集原网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
拾毅者·2016-02-25 18:04

深度学习系列（1）——简要概念

此外Lecun等人提出的卷积神
Eddy_zheng·2016-02-19 17:51

Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

原文链接：http://www.cnblogs.com/lv8218218/p/5166151.html2015-7-1622:55|发布者:炼数成金_小数|来自:机器之心摘要:借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域的技术发展。机器学习为现代生活诸多方面带来巨大动力：从网页搜索到社交网络...借助深度学习，多
ddrz7697·2016-01-28 14:00

Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

2015-7-1622:55| 发布者: 炼数成金_小数| 来自:机器之心 摘要:借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域的技术发展。机器学习为现代生活诸多方面带来巨大动力：从网页搜索到社交网络...  借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征（representations）。这些方法
乷迦·2016-01-28 14:00

MNIST数据集的gist特征提取（含自己写的全部实例代码下载地址）

（MNIST数据集介绍官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，如果对这个数据集中的数据形式不了解，建议可以看一下）1.首先，通过官网我们知道MNIST这个数据集
Ying_Xu·2016-01-21 18:00

盘点机器学习领域的五大流派

他认为，机器学习中符号主义者的代表人物是Mitchell、Muggleton、Quilan，联结主义者代表是LeCun、Hinton和Bengio，进化主义代表是Koda、Holland以及Lipson
goodshot·2016-01-13 12:45

Theano-Deep Learning Tutorials 笔记:Convolutional Neural Networks (LeNet)

www.deeplearning.net/tutorial/lenet.htmlMotivationConvolutionalNeuralNetworks（卷积神经网络）是受动物视觉系统启发而设计的，本节主要讲解了LeNet-5[LeCun98
u012816943·2016-01-11 16:00

Facebook人工智能负责人Yann LeCun谈深度学习的局限性

转自：http://www.infoq.com/cn/news/2015/07/deep-learning-limit?utm_source=tuicool6月7日到12日，世界顶级的计算机视觉会议CVPR在美国波士顿召开，会议邀请了Facebook人工智能实验室主任、NYU数据科学中心创始人、深度学习界的泰斗YannLeCun做了题为“What'sWrongwithDeepLearning?”的
hjwang1·2016-01-04 10:00

深度学习、卷积神经网络的一些文章和牛人

http://www.leiphone.com/news/201406/deep-learning-yann-lecun-facebook.htmlhttp://www.infoq.com/cn/articles
SnailTyan·2015-12-22 17:14

深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（下）

深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（下）摘要：YannLeCun、YoshuaBengio和GeoffreyHinton发表于《Nature》的综述文章“DeepLearning
u010025211·2015-11-16 10:00

深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（上）

深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（上）摘要：最新的《Nature》杂志专门为“人工智能+机器人”开辟了一个专题，发表多篇相关论文，其中包括了LeCun、Bengio和Hinton
u010025211·2015-11-16 10:00
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