LeCun 第5页

深度学习入门：手写体识别

数据集在这下载：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/数据集中包含60000张训练集图片和标签label，10000张测试集图片和label。

XianhengL·2022-11-24 16:21

PyTorch图像分类从模型自定义到测试

Torch是纽约大学的一个机器学习开源框架，几年前在学术界非常流行，包括Lecun等大佬都在使用。但是由于使用的是一种绝大部分人绝对没有听过的Lua语言，导致很多人都被吓退。

小白学视觉·2022-11-24 02:36

手写数字识别MNIST数据集下载百度网盘链接快速下载

下载官方链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/一共4个文件，训练集、训练集标签、测试集、测试集标签由于网络原因可能导致下载时间太长。

蜡笔大新home·2022-11-22 22:51

MNIST数据集使用详解

数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载后无需解压，将其放在一个文件夹下即可：数据说明：数据集常被分为2~3个部分训练集(trainset)：用来学习的一组例子

这是一个死肥宅·2022-11-22 12:38

MNIST数据集

MNIST数据集是NIST（NationalInstituteofStandardsandTechnology，美国国家标准与技术研究所）数据集的一个子集，MNIST数据集可在http://yann.lecun.com

保持理智802·2022-11-22 12:32

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_基于MNIST数据集实现手写数字识别

数据集可以直接从官网进行下载http://yann.lecun.com/exdb/mnist/数据集如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子，就需要从mnist数据

weixin_39990819·2022-11-21 19:06

回归+损失函数+图片分类数据集

-均方损失从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例Softmax和交叉熵损失损失函数L2LossL1LossHuber’sRobustLoss图像分类数据(MNIST数据集):cite:LeCun.Bottou.Bengio.ea

噜啦l·2022-11-20 03:02

LeCun转发AgileGAN：人脸转卡通、漫画、油画

把LeCun的肖像画输入进去，竟得到惊天夸赞！AgileGAN模型是一个能对肖像图进行风格化的模型，论文发表在计算机图形学顶级会议SIGGRAPH2021上。当把Yan

机器学习与AI生成创作·2022-11-20 01:45

CNN系列框架

深度学习的思想被提出后,卷积神经网络在计算机视觉等领域取得了快速的应用,有很多经典、有意思的网络框架也应然而生.1.LeNet-5LeNet-5卷积网络是由LeCun在1998年发表的《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocument.Recognition

uodgnez·2022-11-19 16:13

手写数字识别_MNIST数据集

MNIST下载MNIST数据集的方式有很多，可以去MNIST官网下载，也可以用函数api下载官网下载网页为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，复制

kui9702·2022-11-19 06:20

深度学习之卷积神经网络经典网络LeNet-5简介

LeNet5卷积神经网络源于YannLeCun在1998年发表的论文：Gradient-basedLearningAppliedtoDocumentRecognition(论文下载地址：http://yann.lecun.com

bigcindy·2022-11-19 04:48

图像分类之卷积神经网络的基础知识

1.1卷积神经网络的发展历史 1940年神经网络的概念被提出，1960年感知机的概念被提出，但一直没得到实践应用，直到1989年用于手写字符识别的LeNet模型被LeCun等人提出，该模型在部分领域受到广泛应用

zpc1219·2022-11-15 14:26

Paddle极简方案快速构建手写数字识别模型-V1

1998年，LeCun分别用单层线性分类器、多层感知器（

时空摆渡者·2022-11-15 11:41

深度学习——综述（LeCun、Bengio和Hinton）

原文地址：http://blog.csdn.net/real_myth/article/details/46355975目录(?)[+]原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来

zchang81·2022-11-15 09:38

回归预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)多输入多输出预测

模型背景卷积神经网络是1989年由纽约大学Lecun提出的一种专门用来处理具有类似网格结构

机器学习之心·2022-11-15 00:26

人人都可以做深度学习应用：入门篇（下）

MNIST的数据和官网：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/深度学习的内容，其背后会涉及比较多的数学原理，作为一个初学

腾讯云开发者·2022-11-13 00:24

用于微小目标检测的上下文扩展和特征细化网络

这是一篇ICLR2022的会议论文，ICLR由Lecun，Hinton和Bengio三位神经网络的元老联手发起。

一名不想学习的学渣·2022-11-04 10:21

PyTorch 学习笔记 5 —— 实现手写数字识别 LeNet-5

2.LeNet5LeNet5由LeCun等人在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出，其模型架构图如下：关于模型的解读可以参考论文原文或者博客

我有两颗糖·2022-11-04 06:04

利用MINIST数据集识别手写数字

一、MINIST数据集MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3

风来12·2022-11-03 08:00

经典卷积神经网络——LeNet-5

原论文链接：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf原理：LeNet-5[LeCunetal.,1998]虽然提出的时间比较早，但是是一个非常成功的神经网络模型

Soar_Sir·2022-10-30 07:05

AI求解偏微分方程新基准登NeurIPS，发现JAX计算速度比PyTorch快6倍，LeCun转发：这领域确实很火...

萧箫发自凹非寺量子位|公众号QbitAI用AI求解偏微分方程，这段时间确实有点火。但究竟什么样的AI求解效果最好，却始终没有一个统一的定论。现在，终于有人为这个领域制作了一个名叫PDEBench的完整基准，论文登上了NeurIPS2022。PDEBench不仅能当成一个大型偏微分方程数据集，也能作为新AI求解偏微分方程的基准之一——不少“老前辈”的预训练模型代码都能在这里找到，作为一个比对基础。例

QbitAl·2022-10-30 07:34

智源社区AI周刊No.103：Bengio、LeCun、曹颖等发布NeuroAI论文；谷歌与Cohere洽谈融资2亿美元...

编辑精选Bengio、LeCun等发布NeuroAI论文：智能的本质是感知运动能力，AI迎来具身图灵测试挑战查看详情历史上，神经科学启发了研究者设计人工神经网络，成为当前深度学习的核心与技术。

智源社区·2022-10-30 07:28

Keras框架认识

简介Keras是TensorFlow的接口MNISTData:http://yann.lecun.com/exdb/mnist定义函数集合定义损失函数训练处理训练样本和标签把TrainData训练成一个个

Caaaaaan·2022-10-18 07:54

用TensorFlow搭建CNN卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetwork.BuildandtrainaconvolutionalneuralnetworkwithTensorFlow.ThisexampleisusingtheMNISTdatabaseofhandwrittendigits(http://yann.lecun.com

生命长跑·2022-10-17 22:18

（转）【重磅】无监督学习生成式对抗网络突破，OpenAI 5大项目落地

LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱，他认为这是深度学习近期最值得期待、也最有可能取得突破的领域。

weixin_34209851·2022-10-12 07:59

你输文字，它生成视频：这款新模型让LeCun也开始转梗图了

视学算法报道编辑：泽南、小舟脸书的视频生成新模型实现了SOTA，但不知道是不是人类给的提示太简单了，生成内容有点惊悚。你输入文字，AI就能生成视频，很长一段时间里只存在于人们想象中的事现在已经实现了。昨天，Meta（脸书）研究人员发布了在AI艺术领域的新成果Make-A-Video，这是一种创造性地新技术，结果令人印象深刻且多种多样。虽然画面目前看起来都有点惊悚，但在AI圈里人们已经开始尝试批量制

视学算法·2022-10-05 07:20

人工神经网络的数学内涵,数学与神经网络的关系

合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun

幸福的小浣熊·2022-10-03 07:10

手写数字识别：CNN-AlexNet

作业要求：手写体数字识别数据集：MNIST数据集下载网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/参考网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101262336https

tick-tick·2022-10-01 07:14

动手实现CNN卷积神经网络

数据集采用的是手写数据集（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）：本文构建的CNN网络图如下：像素点：28*28=784，55000张手写数字图片。

weixin_30505751·2022-09-28 12:37

R语言将手写数据集图片数据转为表格数据并主成分分析

下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/library("factoextra")#imageload_image_file=function(file){f=file

Mrrunsen·2022-09-28 00:01

回归预测 | MATLAB实现2-DCNN卷积神经网络多输入单输出回归预测

模型背景卷积神经网络是1989年由纽约大学Lecun提出的一种专门用

机器学习之心·2022-09-24 08:37

Stable Diffusion火到被艺术家集体举报，网友科普背后机制被LeCun点赞

白交发自凹非寺量子位|公众号QbitAI免费开源的StableDiffusion太火了！有人拿它来做视频短片，几分钟内穿越时间看遍地球万物的演变。还有人拿它来制作守望先锋里的英雄。甚至因为使用过于泛滥，牵涉到艺术版权的问题，一群艺术家们还吵了起来，并把一个非官方账号举报到封号。这背后究竟是如何运作的，才能形成如此惊人的反响？这几天，有位小哥分享了StableDiffusion工作机制的线程，还被L

QbitAl·2022-09-12 07:27

CNN学习系列：千里之行始于足下——使用PyTorch复现经典LeNet网络

导语：1998年，Lecun等人在论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition里第一次定义了CNN网络结构，该网络被称为LeNet，成为CNN

卖篇论文娶媳妇·2022-09-08 08:56

Tensorflow2.x读取手写体数字识别MNIST数据集

其下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载得

AI学长·2022-09-01 11:51

吴恩达对话LeCun：神经网络跌宕四十年

在这次对话中，LeCun回顾了卷积神经网络、反向传播的历史，以及他如何从一个默默无闻的“法国小孩”，一步步走到今天。这是一段激荡四十年的故事。是一段AI科学家的个人奋斗，也是一段AI复兴的历史进程。

量子位·2022-08-25 11:02

人工神经网络的工作原理,神经网络的基本原理

合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun

快乐的小蓝猫·2022-08-20 11:03

AI超清修复出黄家驹眼里的光、LeCun大佬《深度学习》课程生还报告、绝美画作只需一行代码、AI最新论文 | ShowMeAI资讯日报

ShowMeAI日报系列全新升级！覆盖AI人工智能工具&框架|项目&代码|博文&分享|数据&资源|研究&论文等方向。点击查看历史文章列表，在公众号内订阅话题#ShowMeAI资讯日报，可接收每日最新推送。点击专题合辑&电子月刊快速浏览各专题全集。点击这里回复关键字日报免费获取AI电子月刊与资料包。AI修复黄家驹31年前经典画面7月3日晚，利用AI技术修复的Beyond『1991生命接触演唱会』，时

ShowMeAI·2022-08-04 18:40

特斯拉AI总监：我复现了LeCun 33年前的神经网络！发现和现在区别不大...

一是为了好玩，二是为了看看这33年间，深度学习领域到底发生了哪些有趣的变化，当年的LeCun到底被什么卡了脖子。此外，他还展望了一下2055年的人将

Amusi（CVer）·2022-07-26 07:41

Pytorch实现卷积神经网络手写数字识别(MNIST)

数据集为LeCun等人于90年代构建的手写数字集MNIST。

diqiudq·2022-07-21 07:14

智源社区周刊：LeCun等撰文回应Marcus；朱松纯团队价值对齐工作登Science官网头条；马毅沈向洋等公开AI智能综述论文...

汇聚每周AI观点、研究和各类资源，不错过真知灼见和重要资讯！欢迎扫码，关注并订阅智源社区AI周刊。观点YannLeCun等撰文回应Marcus：当前对符号推理的争论都是边缘问题【摘编】深度学习系统可以学会操作符号吗？GaryMarcus等人认为，符号推理是认知的核心。但事实证明，将人类专业知识提炼成一套规则和事实是非常困难、耗时且昂贵的，这被称为“知识获取瓶颈”。而这正是神经网络擅长的地方：发现模

智源社区·2022-07-18 07:13

Yann LeCun最新发声：自监督+世界模型，让 AI 像人类与一样学习与推理

如何突破当代人工智能（AI）的瓶颈？不同学者存在不同观点。>>>>总体来看可以概括为两类，其一监督学习者，提倡通过改善数据标签质量，从而完善监督学习。代表人物有发起“以数据为中心AI”革命的吴恩达，提倡设计“合成数据自带所有标签”的RevLebaredian。其二，无监督学者，例如YannLeCun，提倡下一代AI系统将不再依赖于精心标注的数据集。近日，YannLeCun在metaAI（原Face

算法与数学之美·2022-07-10 07:18

图灵奖评委们，明年可以考虑下这两位 AI 先驱

谈及今年颁奖理由时，美国计算机协会主席CherriM.Pancake在一份声明中表示:「人工智能的发展和繁荣，在很大程度上要归功于Bengio、Hinton和LeCun为之奠定基础的深度学习的最新进展

weixin_34383618·2022-07-05 12:59

【经典课程】图灵奖得主LeCun亲授，深度学习课程在线发布

点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要5分钟Follow小博主，每天更新前沿干货深度学习作为AI入门的一门必修课程，在网上一直有着许多教学资源。最常见的莫过于吴恩达老师的《深度学习》课程。就在前不久，纽约大学数据科学中心（CDS）上传完成了其2020年春季学期的《深度学习》的全部内容资源。而这次的课程，是由图灵奖得主、深度学习三巨头之一、AI大牛YannLeCun及纽约大学助理教

深度学习技术前沿·2022-07-01 10:42

图灵奖得主Bengio和LeCun称自监督学习可使AI达到人类智力水平

来源：新智元本文约2608字，建议阅读7分钟。本文介绍图灵奖得主YoshuaBengio和YannLeCun在本届2020ICLR大会上发表观点称，自监督学习有望使AI产生类人的推理能力。Bengio相信机器最终将习得关于这个世界的各种知识，不需要机器去亲身体验，而是通过习得语言化的知识来实现。在2020的ICLR线上大会上，蒙特利尔学习算法研究所主任、图灵奖得主YoshuaBengio和Face

喜欢打酱油的老鸟·2022-07-01 10:41

#今日论文推荐#思考总结10年，图灵奖得主Yann LeCun指明下一代AI方向：自主机器智能

wwwsxn·2022-07-01 10:09

图灵奖得主Yann LeCun：3大挑战依然无解

新智元报道编辑：好困时光【导读】2022年了，LeCun依然认为人工智能还远不及猫的认知水平。尽管只有微不足道的8亿个神经元，但猫的大脑远远领先于任何巨型人工神经网络。

人工智能与算法学习·2022-07-01 10:09

图灵奖获得者Yann LeCun：未来几十年AI研究的最大挑战是「预测世界模型」

来源：机器学习研究组订阅LeCun认为，构造自主AI需要预测世界模型，而世界模型必须能够执行多模态预测，对应的解决方案是一种叫做分层JEPA（联合嵌入预测架构）的架构。

人工智能学家·2022-07-01 10:33

图灵奖得主Yann LeCun的六十年

他们就是2018年的图灵奖得主GeoffreyHinton、YoshuaBengio，以及我们今天要着重介绍的YannLeCun（以下简称“LeCun”)——纽约大学终身教授、纽约大学数据科学中心的

Amusi（CVer）·2022-07-01 10:31

图灵奖得主LeCun：自监督学习新工作

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心|编辑：张倩、小舟双盲评审之下，图灵奖得主的论文也会被拒。上周，全球人工智能顶会NeurIPS2021放出了今年的论文接收结果这位拥有独特心境的研究者便是大名鼎鼎的Facebook首席AI科学家、2018年图灵奖得主YannLeCun。被拒绝的论文标题为《VICReg:Variance-Invariance-Cov

Amusi（CVer）·2022-07-01 10:01

图灵奖得主LeCun亲授，深度学习课程在线发布｜资源

木易发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI深度学习作为AI入门的一门必修课程，在网上一直有着许多教学资源。最常见的莫过于吴恩达老师的《深度学习》课程。就在前不久，纽约大学数据科学中心（CDS）上传完成了其2020年春季学期的《深度学习》的全部内容资源。而这次的课程，是由图灵奖得主、深度学习三巨头之一、AI大牛YannLeCun及纽约大学助理教授AlfredoCanziani共同教授的。大佬的亲授

QbitAl·2022-07-01 10:00

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