Lecun

图灵奖得主Yann LeCun：我的论文也被NeurIPS拒了

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-CovarianceRegularizationforSelf-SupervisedLearning
算法与数学之美·2022-07-01 10:30

图灵奖得主LeCun：不需要监督的AI才是未来！

Datawhale干货作者：ELIZASTRICKLAND，编译：机器之心AI的前进方向是通过更好的数据标签来改善监督学习，还是大力发展自监督/无监督学习？在IEEESpectrum的最近的一次访谈中，图灵奖得主、Meta首席AI科学家YannLeCun表达了自己的看法。YannLeCun在演讲时曾经放过一张法国大革命时期的著名画作《自由引导人民》，并配文：「这场革命将是无监督的（THEREVOL
Datawhale·2022-07-01 10:29

图灵奖得主Yann LeCun最新访谈！

20世纪80年代，LeCun参与了卷积神经网络的发明，在AI领域低潮时期坚持了这一方向，并贡献了工程实践成果，推动了人工智能图像分析技术的突破。2018
Datawhale·2022-07-01 10:27

图灵奖得主LeCun指明AI未来的出路在于自主学习，这家公司已踏上征途

近日，图灵奖得主YannLeCun发表了长达62页的论文，综述了他近10年对于AI行业发展大方向的思考，并对将来10年提出了“自主智能”架构（autonomousintelligence）的新方向。他认为，让机器更加懂得通用智能的关键，就在于“自主”二字。通用人工智能的困境：举一不能反三“通用人工智能”（AGI，也即强人工智能）的出现尚显遥远。究其原因，在于当前AI仍高强度依赖于海量的训练数据，与
科技新观察·2022-07-01 10:56

深度学习论文:Deep learning-Yann LeCun-Nature 2015

Deeplearning(YannLeCun,YoshuaBengio&GeoffreyHinton)doi:10.1038/nature14539Abstract:Deeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresentationsofdatawithmultipl
第一段代码·2022-06-28 07:09

【深度学习】ICCV2021｜性能优于何恺明团队MoCo v2，DetCo：为目标检测定制任务的对比学习...

【写在前面】深度学习两巨头Bengio和LeCun在ICLR2020上点名Self-SupervisedLearnin
风度78·2022-06-28 07:38

【深度学习】预训练的卷积模型比Transformer更好？

引言这篇文章就是当下很火的用预训练CNN刷爆Transformer的文章，LeCun对这篇文章做出了很有深意的评论:"Hmmm"。
风度78·2022-06-28 07:37

CNN LeNet-5 AlexNet VGG简介

1.LeNet-5LeNet与94年提出，是最早的CNN结构之一，由Lecun,Bengio等大神共同提出。
bitcarmanlee·2022-06-23 07:49

AI越进化越跟人类大脑像！Meta找到了机器的“前额叶皮层”，AI学者和神经科学家都惊了...

LeCun称赞这是“出色的工作”：自监督Transformer分层活动与人类听觉皮层活动之间，确实密切相关
QbitAl·2022-06-21 13:14

TensorFlow，危！抛弃者正是谷歌自己

LeCun更是认为，深度学
QbitAl·2022-06-21 13:43

LeCun暧昧表态...

作者|陈大鑫、琰琰转自：AI科技评论AI圈太是太魔幻了！众所周知，近一年来Transformer火的很，把Transformer用在视觉领域真是屡试不爽，先是分类后是检测，等等等等，每次都是吊打ResNet，在CV领域中大杀四方。另外前些天AI科技评论报道的谷歌提出的一篇MLP-Mixer（谷歌最新提出无需卷积、注意力，纯MLP构成的视觉架构！）也是让人在调侃MLP->CNN->Transform
深度学习技术前沿·2022-06-09 09:55

小扎突然拆散AI部门，LeCun被迫投身元宇宙，Meta动荡高管持续走人

梦晨萧箫发自凹非寺量子位|公众号QbitAIMeta高层动荡，还没有停…整个AI部门曝出重组，就在二号人物桑德伯格(SherylSandberg)宣布辞职后的第二天。现在AI副总裁JeromePesenti，也宣布将在6月晚些时候离开。同时组织架构层面的一系列变动也浮出水面。其中最重磅的，原FacebookAI研究院FAIR将并入元宇宙核心部门RealityLabs。同时，支持旗下各大APP的AI
QbitAl·2022-06-08 07:01

卷积神经网络基础知识

1.卷积神经网络（CNN）的发展史1986年，Runmelheart和Hinton等人提出了反向传播算法（BackPropagation,BP）1998年，LeCun利用BP算法训练LeNet5网络，标志着
Le0v1n·2022-06-03 23:56

学习记录：卷积神经网络———卷积与池化

卷积和池化可以追溯到LeNet-5网络，这是由Lecun等人于1998年所提出的，其中的卷积与池化操作这一概念，对后来的卷积神经网络的发展影响巨大。它的网络结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
文职人员·2022-06-01 16:40

莫凡Pytorch学习笔记（七）

MINST数据库是由Yann提供的手写数字数据库文件，其官方下载地址http://yann.lecun
11好好学习，天天向上·2022-05-13 07:27

机器学习（18）——卷积神经网络（三）

1998年LeCun提出了LeNet，可谓是开山鼻祖，系统地提出了卷积层、池化层、全连接层等概念。
进击的南方仔·2022-05-10 08:11

利用卷积神经网络识别mnist手写数字

卷积神经网络(CNN)示例-高级APIConvolutionalNeuralNetworkExample-tf.layersAPICNN网络结构图示MNIST数据库Moreinfo:http://yann.lecun.com
weixin_33918357·2022-04-30 07:23

MNIST手写数字识别：分类应用入门

NIST）数据集由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局的工作人员训练集：55000；验证集：5000；测试集：10000MNIST数据集可在http://yann.lecun.com
Blijiojiodibuliduo·2022-04-30 07:38

构建逻辑回归模型识别MNIST手写字——单个神经元

__version__)2、数据获取MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取TensorFlow提供了数据集读取方法(1
小洁酱·2022-04-30 07:30

机器学习（16）——卷积神经网络（一）

2.2卷积操作2.3单通道输入和单卷积核2.4多通道输入和单卷积核2.5多通道输入和多卷积核2.5步长2.6填充2.7卷积的计算公式3总结1简介  卷积网络（convolutionalnetwork）(LeCun
进击的南方仔·2022-04-28 07:07

基于MNIST手写体数字识别--含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】

搭建神经网络4.1定义模型4.2定义损失函数、优化函数、评测方法4.3模型训练4.4评估模型4.5可视化测试模型5.总代码6.撒花撒花撒花可使用类1.任务利用数据集：MNISThttp://yann.lecun.com
司六米希·2022-04-09 07:00

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

http://wallstreetcn.com/node/248376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（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropagationalgorithm）来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内
weixin_30666753·2022-04-07 14:41

Nature：Hinton、LeCun、Bengio图灵奖得主权威科普深度学习

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（representations）。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（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropagationalgorithm）来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数，深度学习发现了大数据集的复杂结构。深层卷积网络（deep
liqiang12689·2022-04-07 14:40

深度学习TF—8.经典CNN模型—LeNet-5、VGG13、AlexNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet

cifar10分类实战三、AlexNet四、GoogLeNet五、ResNet—深度残差网络1.ResNet18实战cifar10—自定义六、DenseNet网络一、LeNet-5    1998年，LeCun
哎呦-_-不错·2022-03-23 08:05

图像分类篇：实现pytorch官网demo(LeNet)

bilibili目录一、CNN的雏形——LeNet网络结构二、官网demo文件三、代码实现1.model.py2.train.py3.predict.py一、CNN的雏形——LeNet网络结构1998年，LeCun
cc巴巴布莱特·2022-03-22 17:26

卷积神经网络.经典神经网络模型之LeNet-5

LeNet-5论文阅读地址：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf，虽然看不懂==！
galaxyzwj·2022-03-21 07:30

lenet 5 代码 matlab,[codes]LeNet-5 是matlab的代码，关于yann Lecun在89年提出的cnn的原型，这个 成 用于欧洲很多 246万源代码下载- www.pu..

文件名称:[codes]LeNet-5下载收藏√[54321]开发工具:Others文件大小:11938KB上传时间:2014-12-04下载次数:120提供者:柳下惠详细说明：是matlab的代码，关于yannLecun在89年提出的cnn的原型，这个代码成功应用于欧洲很多国家的手写支票识别-IsmatlabcodeoncnnyannLecunprototypemadein1989,thisco
weixin_39609071·2022-03-21 07:14

神经网络系列（一）--LeNet5解析

文章目录一、简介二、网络架构1.组成部分2.各层详解三、总结一、简介LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。
遇到我的Bug你要裂了·2022-03-21 07:51

深度学习经典网络解析（一）：LeNet-5

第二层-池化层S2（下采样）2.3第三层-卷积层C3第四层-池化层S4第五层-卷积层C5第六层-全连接层F6输出层-Output层3.LeNet-5识别数字3的过程1.背景介绍  LeNet-5，这篇是由LeCun
Jsper0420·2022-03-21 07:43

继谷歌之后，清华、牛津等学者又发表三篇MLP相关论文，LeCun也在发声...

作者|琰琰、陈大鑫编辑|刘冰一5月4日，谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文《MLP-Mixer:Anall-MLPArchitectureforVision》，引起了广大计算机视觉的研究人员的热烈讨论。昨日AI科技评论也对这篇论文进行了报道：谷歌最新提出无需卷积、注意力，纯MLP构成的视觉架构！网友：MLPisAllYouNeed？MLP（多层感知机）真的有那么“丝滑”吗，它究竟有多大的潜力？M
人工智能与算法学习·2022-03-18 07:40

17- OpenCV+TensorFlow 入门人工智能图像处理-KNN最近邻域识别手写数字

mark#1重要#2KNNCNN2种方式#3样本:MNIST_data#4旧瓶装新酒：数字识别的不同#4.1网络的搭建4.2每一层结构输入输出4.3先原理后代码样本准备http://yann.lecun.com
weixin_33777877·2022-03-18 05:26

图灵奖得主Yann LeCun走进百度，与世界研究工作者展开交流

百度研究院举办的系列学术交流会，邀请国内外顶尖学者走进百度，分享最新的前沿思考和技术研究。北京时间2月23日上午，广大AI研究者和AI工程师们非常熟悉的图灵奖得主、“深度学习三巨头之一”YannLeCun在百度进行了一场火爆的线上研讨会。参加报告的听众有百度广大工程师和研究人员，也包括世界多个领域的知名专家学者，线上观看人数最高峰值近1000人。交流会一开始，百度CTO王海峰代表百度致欢迎词，并回
·2022-03-12 02:58

论文分享 | Yann LeCun 联合发布、工程师都在读的自监督学习论文

文章导读本期文章中，我们为大家带来了3篇自监督学习的相关论文，其中两篇是由卷积网络之父YannLeCun参与发布。对于大型机器视觉训练任务而言，自监督学习(Self-supervisedlearning，简称SSL)与有监督方法的效果越来越难分伯仲。其中，自监督学习是指利用辅助任务(pretext)，从大规模的无监督数据中，挖掘自身的监督信息来提高学习表征的质量，通过这种构造监督信息对网络进行训练
·2022-02-21 15:57

在Hinton看来是“宇宙答案”GPT-3，到LeCun这里却“对世界一无所知”

近日，LeCun忽然在脸书上发表了对GPT-3的看法。LeCun表示，他的朋友已经进行了一些研究，打破了人们对“大型语言模型能被用于医疗保健行业中”的期待。
QbitAl·2022-02-14 09:49

【CV论文笔记】Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification

本文主要用于介绍LeCun团队提出的一种相似性度量的方法。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
蘑菇轰炸机·2022-02-11 17:17

【程序员读论文】LeCun, Y., Bengio, Y. & Hinton, G. Deep learning. *Nature* **521,** 436–444 (2015).

论文名称：LeCun,Y.,Bengio,Y.&Hinton,G.Deeplearning.Nature521,436–444(2015).论文地址：LeCun,Y.,Bengio,Y.
小熊coder·2022-02-06 13:23

特征嵌入的正则化 SVMax 和 VICReg

还记得LeCun被拒的论文VICReg吗，今天我们就来说说它在深度网络中权重和激活那个更重要？显然是权重，因为我们可以从权重推导出网络的激活。但是深度网络是非线性嵌入函数；我们只想要这种非线性嵌入。
·2021-12-30 12:59

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool-
[X_O]·2021-12-03 23:00

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool-
Sout xza·2021-12-03 23:18

利用神经网络实现手写字识别

神经网络介绍神经网络即多层感知机如果不知道感知机的可以看博主之前的文章感知机及Python实现神经网络实现及手写字识别关于数据集：从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载
Jeaten·2021-11-13 22:26

CVPR官方：禁止评审结束前在网上宣传论文，即日起生效

当初那么多人反对、连LeCun都批评其“限制科学进步”的提议最后真的通过了。社交媒体禁令正式生效先来看看官方原话：根据CVPR2021PAMI-TC会议通过的议案，作者不应在审查期
QbitAl·2021-10-21 18:14

深度学习--TensorFlow（项目）Keras手写数字识别

http://yann.lecun.com/exdb/mn
_睿智_·2021-10-11 21:55

在理解通用近似定理之前，你可能都不会理解神经网络

在该推文中，LeCun表示：「深度学习并不像你想象的那么令人印象深刻，因为它仅仅是通过曲线拟合产生的插值结果。但在高维空间中，不存在插值这样的情况。在高维空间中，一切都是外推。」
机器之心·2021-09-07 14:00

对话图灵奖得主、CNN之父Yann LeCun：我在中国看到了AI研究热潮

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）在最近这些年的深度学习领域可谓锋芒毕露，成为计算机视觉、语音识别等众多人工智能应用底层的基石，图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）便是它的重要奠基者之一。被誉为“卷积神经网络之父”的杨立昆，早在1998年，人工智能发展的第二次冬春交替之际，便创造出卷积神经网络的雏型：LeNet-5，为识别支票、数字之类的人工智能应
《新程序员》编辑部·2021-08-23 18:42

Hinton，Lecun和Bengio三巨头联手再发万字长文：深度学习的昨天、今天和明天

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源：ACM编辑：PriscillaEmil转自：新智元2018年，ACM（国际计算机学会）决定将计算机领域的最高奖项图灵奖颁给YoshuaBengio、YannLeCun和GeoffreyHinton，以表彰他们在计算机深度学习领域的贡献。这也是图灵奖第三次同时颁给三位获奖者。用于计算机深度学习的人工神经网络在上世纪80年代就已经被提出，但
Tom Hardy·2021-07-03 21:13

0001深度学习初体验-基于Tensorflow and Keras 实现卷积神经网络(CNN)Mnist数据集手写数字识别

1.背景介绍1.1问题由来LeNet5是lecun（2018年图灵奖获得者）在1998年搭建的神经网络，2018年3月27日晚，AC
SherlockNHB·2021-06-20 11:38

CNTK2.3 C# MLP训练MNIST（CNTK C#入门2）

20180108MLP（多层感知器）是最简单的神经网络，MNIST是一个经典的数据集，包括6万条训练数据和1万条测试数据，用于识别手写数字0到9，网址在：http://yann.lecun.com/exdb
108k·2021-06-08 11:38

TensorFlow系列专题（六）：实战项目Mnist手写数据集识别

2．MNIST数据集MNIST数据集可以从网站http://yann.lecun.com/exdb/mni
人工智能遇见磐创·2021-06-04 06:36

LeCun暧昧表态...

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：AI科技评论|作者：陈大鑫、琰琰AI圈太是太魔幻了！众所周知，近一年来Transformer火的很，把Transformer用在视觉领域真是屡试不爽，先是分类后是检测，等等等等，每次都是吊打ResNet，在CV领域中大杀四方。另外前些天报道的谷歌提出的一篇MLP-Mixer（新坑来了！谷歌提出MLP-Mixer：一种纯ML
Amusi（CVer）·2021-05-11 12:00

继谷歌之后，清华、牛津等学者又发表三篇MLP相关论文，LeCun也在发声！...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者|琰琰、陈大鑫编辑|刘冰一本文转载自：AI科技评论5月4日，谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文《MLP-Mixer:Anall-MLPArchitectureforVision》，引起了广大计算机视觉的研究人员的热烈讨论。CVer第一时间进行了推送：新坑来了！谷歌提出MLP-Mixer：一种纯MLP构成的视觉架构MLP（多层
Amusi（CVer）·2021-05-08 12:39
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