hinton

AlexNet网络结构详解及TensorFlow代码实现

论文作者有AlexKrizhevsky，IlyaSutskever，GeoffreyE.Hinton。有兴趣可查阅原文。AlexNet网络结构AlexNet网络原图如下：为了帮助理解，我们添加了注释（
leboop-L·2022-03-10 07:12

【学习笔记：AlexNet网络进行图像分类】

它是由Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的，在此之后，深度学习开始快速发展。AlexNet网络结构及改进：该网络的亮点在于：（1）首次利用GPU进行网络加速训练。
西熙@·2022-02-28 07:58

【Knowledge Distillation】知识蒸馏总结

Hinton在DistillingtheKnowled
Gaoyt__·2022-02-20 04:54

从1750亿到1.6万亿，人工智能未来：除了大模型，还有什么？

到2006年前后，虽然Hinton等人已发表论文证明，通过增加神经网络的层数，可以学到更好的数据表征，并进一步提升模型的性能，但是大家认为这还是新瓶换旧酒，还在迟疑中。
CSDN资讯·2022-02-16 10:04

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

萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI“有些人对大型语言模型（类似于GPT-3）能做的事，有着不切实际的幻想……GPT-3对于这世界的运作方式一无所知。”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。他认为，GPT-3“具有娱乐性质”，对于创造性工作来说，也许能起到一定作用。但除此之
QbitAl·2022-02-14 09:49

. & Hinton, G. Deep learning. *Nature* **521,** 436–444 (2015).

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

深度学习中的深度信念神经网络

Hinton（2007）将DBNN描述为“由多层随机的潜在变量组成的概率生成式模型。”由于这个技术描述起来很复杂，因此我们要定义一些术语。概率：DBNN用于分类，其输出是输入属于每个类别的概率。
人邮异步社区·2021-11-16 09:40

TensorFlow卷积神经网络AlexNet实现示例详解

2012年，Hinton的学生AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet，它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本。
·2021-11-04 13:58

pytorch中nn.Dropout的使用技巧

dropout是Hinton老爷子提出来的一个用于训练的trick。在pytorch中，除了原始的用法以外，还有数据增强的用法（后文提到）。首先要知道，dropout是专门用于训练的。
木盏·2021-10-15 17:14

语言模型“不务正业”做起目标检测，性能还比DETR、Faster R-CNN更好 | Hinton团队研究...

博雯发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI长期以来，CNN都是解决目标检测任务的经典方法。就算是引入了Transformer的DETR，也是结合CNN来预测最终的检测结果的。但现在，GeoffreyHinton带领谷歌大脑团队提出的新框架Pix2Seq，可以完全用语言建模的方法来完成目标检测。团队由图像像素得到一种对目标对象的“描述”，并将其作为语言建模任务的输入。然后让模型去学习并掌握这种“语
QbitAl·2021-09-29 13:20

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

10本简单易读的入门英文原著推荐给大家，英语学习棒棒哒！

夏洛的网》E.B.WhiteE.B.怀特-2-MiekoandtheFifthTreasure《枝子和第五件宝物》EleanorCoerr埃莉诺·科尔-3-TheOutsiders《边缘小子》S.E.Hinton
五个小朋友·2021-06-14 17:23

基于深度学习的计算机视觉应用之目标检测

自Hinton教授提出深度学习理论，越来越多的研究人员发现在目标检测领域应用深度学习，可以有效提高检测效果和性能，于是深度
人工智能遇见磐创·2021-06-12 23:48

新闻笔记@专访Geoff Hinton：全新的想法将比微小的改进更有影响力

摘要：1:“作为一名谷歌高管，我认为在公开场合抱怨（pentagon合同）并不合适，所以我私下抱怨，”geoffhinton说。2:wired4500多位谷歌同事签署了一封信，抗议pentagon合同将机器学习应用于无人机图像。3:geoffhinton作为一名谷歌高管，我认为在公开场合抗议不符合我的职责，所以我私下抗议。4:我确实拥有相关技术专长的一个地方是，监管机构是否应该坚持让你解释你的人工
bubble_e·2021-06-09 03:22

深度学习网址

AI从业者该如何选择深度学习框架斯坦福大学AndrewNG教授的MachineLearning视频教程（中文字幕）多伦多大学Hinton教授的neuralnetworksandmachinelearning
_Hook_·2021-05-19 12:00

《Deep Learning》（深度学习）中文版

PS:Goodfellow是GAN网络的创始人Bengio(本杰明)就不用多说了,他和杨立坤(YanLeCun),辛顿(Hinton)并称为深度学习三大牛.重点内
斐波那契的数字·2021-05-10 12:48

Neural Networks for Machine Learning Lecture 1 Quiz

Hinton神经网络公开课(NeuralNetworksforMachineLearning)quiz的通过截图PS.具体题目会因人而异，后续会考虑加上一些习题的讲解
平地風雷·2021-05-03 11:43

12月19日：重启

经历了昨天一天的消沉，糊弄完了Hinton大神的deeplearning，又重新开始Udacity的课了。今天申请了AWS，翻译了一篇word2vec的原理，以便加深印象。
leobob·2021-04-24 19:15

Dynamic routing between capsules

1.Capsule介绍Sabour,Sara,NicholasFrosst,andGeoffreyE.Hinton."Dynamicroutingbetweencapsules."
直接往二·2021-04-22 00:16

LeCun、Bengio、Hinton三巨头曾合体，Nature发文综述深度学习（论文精华）

image大数据文摘作品编译：张南星、笪洁琼、钱天培深度学习三巨头YannLeCun、YoshuaBengio、GeoffreyHinton曾在Nature上共同发表一篇名为《深度学习》的综述文章，讲述了深度学习为传统机器学习带来的变革。从2006年GeoffreyHinton为世人展示深度学习的潜能算起，深度学习已经蓬勃发展走过了10多个年头。这一路走来，深度学习究竟取得了怎样的成就，又会何去何
大数据文摘·2021-04-18 18:45

图像分类网络5——AlexNet实现猫狗大战

目录1AlexNet简介1.1结构1.2六大特点2猫狗大战数据集3代码实现1AlexNet简介AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的
晓码bigdata·2021-04-14 11:09

模型压缩（上）—— 知识蒸馏(Distilling Knowledge)

Hinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeural
不懂不学不问·2021-03-28 21:37

最受欢迎的算法之一：反向传播训练

Rumelhart、Hinton和Williams（1986）引入了反向传播，该方法到今天仍然很流行。程序员经常使用反向传播训练深层神经网络，因为在图形处理单元上运行时，它的伸缩性很好。
人邮异步社区·2021-03-24 19:23

极客日报第 78 期：Linux 之父家断电六天：内核更新延期；华为 EMUI 11 用户突破1亿；美国得州最大电力公司申请破产

消息称中芯国际获得美国许可：14nm、28nm工艺恢复供应字节跳动AVG编码技术新突破：让视频缩小13%网易云音乐上线开房对谈互动新功能“侃侃”华为EMUI11用户突破1亿无代码平台轻流获腾讯、源码数千万A+轮融资Hinton
极客日报·2021-03-02 19:11

关于CSDN路线图的说明和致歉

如果真的要出这个路线图，可能一个人都不够，得是hinton，lecun这种大佬商量了很久以后出的。但是另一方面，目前有的一些路线图，至少在我看
雷姆是我的·2021-02-08 16:25

Hinton机械学习与神经网络（一）

Hinton机械学习与神经网络（一）1、为什么我们需要机械学习：有很多问题场景中比较难写出手工的计算程序，实现三维对象额识别等。在混乱的场景下有新的想法和新重点难以实现。
weixin_51961968·2021-01-27 23:10

英特尔新CEO的「第一把火」：火速返聘退休3年的“酷睿i7之父”

老将Hinton何许人也？在英特尔官方披露的消息中，并未说明老将Hinton将出任什么职位，但是，我们能从他过去的职业生涯中，推测一二。GlennHin
QbitAl·2021-01-22 16:59

谷歌大脑科学家等提出用AutoML 方式学习Dropout模式 | AI日报

谷歌大脑科学家QuocV.Le等提出用AutoML的方式自动学习Dropout模式2012年，Hinton等人在论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors
BAAIBeijing·2021-01-11 18:00

赠书五本《零基础学机器学习》

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。
weixin_38753422·2020-12-31 09:00

adamax参数_梯度下降法gradient descent的发展历史与各版本

最早GD由很多研究团队各自发表，可他们大多无人问津，而hinton做的研究完整表述了GD方法，同时hinton为自己的研究多次走动人际关系使得其论文出现在了当时的《nature》上，从此GD开始得到业界的关注
weixin_39735166·2020-12-30 20:40

量化感知训练_量化技术及Albert动态量化

蒸馏是2014年Hinton提出的一种模型加速的方法，Student模型模仿Teacher模型。而
weixin_39632291·2020-12-24 10:16

UBC、谷歌联合Hinton等提出3D点云的无监督胶囊网络，多任务上实现SOTA | AI日报...

多任务上实现SOTA，UBC、谷歌联合Hinton等提出3D点云的无监督胶囊网络理解对象是计算机视觉的核心问题之一。
BAAIBeijing·2020-12-16 20:21

【深度学习】煮酒论英雄：深度学习CV领域最瞩目的top成果总结

前言如果06年Hinton的深度置信网络是深度学习时代的开启，12年的Alexnet在ImageNet上的独孤求败是深度学习时代的爆发，那么至今也有近15年的发展历程。
风度78·2020-12-04 11:00

svc预测概率_预测模型的概率校准

1.背景机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习(也可以用hinton所说的强化学习)等。
CHM单·2020-12-03 10:21

【转】姚班学霸陈立杰

票圈又刷到70岁Hinton大神还在努力推翻自己积累了30年的学术成果，发表鉴别式训练的多层Capsule系统。没有什么技术/工具是永久有效的，即便是反向传播或深度学习。
Just Jump·2020-11-16 23:29

名师出高徒：关于知识蒸馏技术的一点思考

这是一个问题但是,它的存在必有其合理性,更何况是我偶像,深度学习第一人Hinton等人最早开始提出这种思想的.于是便带着疑惑,对所谓的模型蒸馏技术做了一番研究,发现这个东西确实有过人之处,能够用更简单的模型获得更优质的推理效果
金色暗影·2020-10-19 20:17

【技术博客】通过量化知识来解释知识蒸馏

【技术博客】通过量化知识来解释知识蒸馏知识蒸馏介绍知识蒸馏（KnowledgeDistillation）最早是在2006年由Bulica提出的，在2014年Hinton对知识蒸馏做了归纳和发展。
Momodel·2020-10-09 13:34

神经网络NN算法Nerual Networks

以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本的算法，最著名的算法是1980年Rumelhar和Hinton等人提出的反向传播（Backpropagation，BP）算法。            
许进进·2020-09-30 18:37

一分钟带你认识深度学习中的知识蒸馏

最早是由Hinton在2015年首次提出并应用在分类任务上
华为云开发者社区·2020-09-23 16:00

Deep Learning入门

一、DeepLearning简介深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。2012年6月，《纽约时报》披露了GoogleBrain项目，吸引了公众的广泛关注。
thursdaynights·2020-09-16 19:23

论文解析|随机权值平均：深度学习中一种新的达到stage of the art的方法

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：MaxPechyonkin编译：ronghuaiyang前戏Hinton：“要处理14维空间中的超平面，想象一个三维空间，大声对自己说“14
ronghuaiyang·2020-09-16 12:48

DL：RBM训练算法

在学习Hinton的stackautoencoder算法（论文ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks）之前需要了解什么是RBM，现在就我学习的情况
happy_XYY·2020-09-16 08:27

关于RBM神经网络及其训练算法

之前接触过一些rbm的知识，网上也有很多写得很好的博客，但是也是一知半解，其实这里面包含的东西可以说非常广泛，也非常经典，rbm以及后面的dbn都是hinton老爷子的得意之作，在当时深度神经网络以及反向传播算法还没有那么大规模流行开的时候
edward_zcl·2020-09-16 07:42

Python每日一记25>>>pandas数据类型dtype

GeoffreyHinton反向传播：1986年，Hinton与DavidRume
学习小wang子·2020-09-15 13:42

EM算法的九层境界：Hinton和Jordan理解的EM算法

这里我们讨论Hinton和统计大神Jordan的强强发力的领域。当Bayes网络发展到高级阶段，概率图模型使得计算成为问题，由此开启了VariationalBayes领域。
weixin_34247155·2020-09-14 21:15

深度学习004：AlexNet网络研究，并用pytorch框架复现网络

背景介绍2012年，Hinton的学生AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet。
weixin_33877885·2020-09-14 20:51

墨尘的神经网络6--Alex Net模型代码复现及要点记录

什么是AlexNet模型AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。
我是尘客哥·2020-09-14 17:07

一文看懂自编码器、堆叠自编码器、稀疏自编码器、降噪自编码器

自从Hinton2006年的工作之后，越来越多的研究者开始关注各种自编码器模型相应的堆叠模型。
大头儿子er·2020-09-14 09:46

Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记...

前言论文“ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于《SCIENCE》的论文，也是这篇论文揭开了深度学习的序幕
weixin_30920513·2020-09-14 09:37

卷积神经网络大总结

当时的神经网络研究进入一个低潮期，不过Hinton老人家坚持
zyazky·2020-09-13 14:48
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