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【caffe学习笔记——cifar10】win10+caffe环境下cifar10运行

##cifar数据集的介绍##Cifar-10是由Hinton的两个大弟子A

文章被改为VIP本文并不知情，且无法修改·2020-08-17 13:58

TensorFlow学习笔记（10）--实现AlexNet

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。

零尾·2020-08-17 13:19

【图像识别】CIFAR-10（CNN）

一、CIFAR-10简介CIFAR-10官网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。

Vici__·2020-08-17 11:46

CNN的发展史LeNet、Alexnet 、VGG、GoogleNet、ResNet简介

CNN的发展史上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的SciencePaper，当时提到，2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。

ARYAD·2020-08-17 11:35

CNN训练Cifar-10技巧

关于数据集Cifar-10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。

weixin_34125592·2020-08-17 11:03

CNN经典算法AlexNet介绍（论文详细解读）

原文发之：https://www.datalearner.com/blog/1051558603213207来源论文：Krizhevsky,Alex,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton

带着小板凳学习·2020-08-17 10:15

计算理论

而现在以Hinton为代表的这一学派是占据主流的，深度学习在各行各业的应用如此成功，也难免大家都会把目光投向应用。B站上有台大林轩田老师的机器学习课程，也

張清扬·2020-08-17 06:37

深度学习 --- 基于RBM的深度置信网络DBN-DNN详解

详细阐述了该网络的快速学习原理以及算法过程，不懂受限玻尔兹曼机的建议先好好理解上一节的内容，本节主要讲解的是使用RBM组成深层神经网络的深度置信网络DBN（DeepBeliefNetwork），但是该网络效果并没有那么理想，hinton

zsffuture·2020-08-17 03:24

[深度学习]AlexNet和VGG论文笔记

AlexNet2012年，AlexKrizhevsky（Hinton的学生）提出了AlexNet，它可以看做是LeNet的一个更深更宽版本。

Thorrrrrrrrrr·2020-08-16 23:42

如何加速深度学习？GPU、FPGA还是专用芯片

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DB

嵌入式资讯精选·2020-08-16 18:52

深信度网络

本文主要参考Hinton在2006年发表的文章afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets.1.explainingawayandcomplementaryprior

zhlei12345·2020-08-16 17:10

深度学习文章阅读（一）——Alexnet

《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》1文章简要介绍背景：这篇文章是Hinton团队参加ImageNet2012比赛用的网络

wjp_ctt·2020-08-16 09:28

基于Keras深度学习框架的Cifar-10练习

徐海蛟教学CIFAR-10数据集是由Hinton大牛人的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集，它包含60000个32×32的彩色png图像

徐海蛟博士·2020-08-16 08:00

CIFAR-10整体解析与评价

1.综述Cifar-10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。

一摩尔自由·2020-08-16 05:00

关于机器学习神经网络的基本理解

生物特征上的大脑神经元的结构，故可以认为这实际上是一种人工智能或机器学习的结构主义，其主要代表人物是Hinton教授等人，但在人工神经网络大热的今天，为什么这派人物似乎没有得到计算机界最高奖项——图灵奖

weixin_34368949·2020-08-16 05:43

AlexNet论文笔记

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksNIPS2012AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,GeoffreyE.Hinton

Innse·2020-08-16 01:05

Hinton最新演讲透露下一代神经网络模型的构想 | SIGIR 2020

报告中，Hinton教授指出：人类大脑有10^14个神经元连接，而生命的长度

BAAIBeijing·2020-08-15 05:50

向深度学习三剑客学习四种科研精神（上）

饮水思源，我们不能忘记，提出深度学习核心算法并于2019年获得图灵奖的三位英雄：深度学习三剑客:Hinton,LeCun和Bengio.尤其，是要向他们

人工智能学家·2020-08-15 02:44

Alexnet网络模型介绍

1、概述AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。

南洲.·2020-08-14 00:44

AlexNet网络

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的，也是在那年之后，更多更深的神经网络被提出，比如优秀的VGG,GoogleLeNet等。

wanghua609·2020-08-13 21:12

深度学习100问-7：dropout有哪些细节问题？

dropout专利新闻dropout谷歌专利dropout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。

louwill12·2020-08-13 21:03

使用卷积进行特征提取

feature-extraction-using-convolution.html这是关于斯坦福大学的UFLDL（UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearning）中CNN一章的笔记，用来补足Hinton

weixin_34184158·2020-08-13 21:49

深度学习中卷积和池化的一些总结

最近完成了hinton的深度学习课程的卷积和池化的这一章节了，马上就要结束了。这个课程的作业我写的最有感受，待我慢慢说来。1：里面有几个理解起来的难点，一个是卷积，可以这么来理解。

silence1214·2020-08-13 18:29

AlexNet笔记

1.简介AlexNet是Hinton小组在ISVRC2012中使用的神经网络模型，并获得了第一名，top5测试错误率是15.3%，第二名是26.2%。

Deephome·2020-08-13 16:52

详解下一代神经网络-无监督对比学习框架SimCLR

背景今天介绍下SimCLR，也是Hinton老爷子在今年提出的工作。首先介绍下为什么下一代神经网络需要无监督对比学习。

李博Garvin·2020-08-13 14:22

Tensorflow实战2：Tensorflow实现去噪自编码器

算法实现过程的详细介绍首先介绍一下自编码器，Hinton教授在Science发表了文章Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks，讲解使用自编码器进行降维的方法

just_sort·2020-08-12 14:59

机器学习——神经网络（四）：BP神经网络

3.算法详解4.代码实现BP神经网络（BackPropagation）误差逆传播算法（errorBackPropagation简称BP），实际上是多层感知器的一种,在1986由Rumelhart和Hinton

留小星·2020-08-11 19:06

《人工智能杂记》神经网络架构发展史（CNN）

1.BP1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（BackPropagation，BP）算法（也有说1986年的，指的是他们另一篇paper：Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors

Bruceoxl·2020-08-11 13:14

CNN卷积神经网络 ILSVRC-2012

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAlexKrizhevsky,IlyaSutskever,GeoffreyE.Hinton

木瓜子·2020-08-11 03:51

#论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

这个Alex是第一作者，NN名字叫AlexNet，Hinton是第三作者。是第一个提出CNN的，还有dropout等方法。

arthur503·2020-08-10 06:24

深度学习入门——利用卷积神经网络训练CIFAR—10数据集

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

YukinoSiro·2020-08-09 03:30

Deep Learning 系列（1）：RBM（受限波尔兹曼机）和 DBN（深信度神经网络）

前言：DeepLearning（DL深度学习）是近几年来最火的一种机器学习方法，由Hinton（多伦多大学）提出。

涵子涵·2020-08-08 16:18

AlexNet: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (2012) 全文翻译

作者：AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton摘要我们训练了一个比较大的深度卷积神经网络对ImageNetLSVRC-2010图像分类比赛中的120

魏晓蕾·2020-08-08 15:29

知识蒸馏，teacher—student模型的思考

，后来经过Hinton的《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》发扬光大。

卷发何少·2020-08-06 13:55

【DL】模型蒸馏Distillation

Hinton在NIPS2014[1]提出了知识蒸馏（KnowledgeDistillation）的概念，旨在把一个大模型或者多个模型ensemble学到的知识迁移到另一个轻量级单模型上，方便部署。简

段子手实习生·2020-08-06 12:13

知识蒸馏(Knowledge Distillation)详细深入透彻理解重点

这一技术的理论来自于2015年Hinton发表的一篇神作:论文链接chrome-extension://ibllepbpahcoppkjjllbabhnigcbffpi/content/web/viewer.html

kyle1314608·2020-08-06 12:32

Knowledge Distillation(2)——FitNets: Hints for Thin Deep Nets

概述在Hinton教主挖了KnowledgeDistillation这个坑后，另一个大牛Bengio立马开始follow了，在ICLR2015发表了文章FitNets:HintsforThinDeepNets

judgechen1997·2020-08-06 12:26

知识蒸馏论文读书笔记

下面是论文的总结梳理，第一次尝试-ModelCompression在2015年hinton的知识蒸馏文章发表出来之前，就有人尝试过让一个小模型去学习一个大模型的表现，以期能够达到与大模型等同的性能。

Uncle_Sugar·2020-08-06 12:19

知识蒸馏经典论文阅读

这篇Hinton大佬的DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork，是知识蒸馏领域的开山之作，第一次引入了知识蒸馏的概念。

把球交给DerAx·2020-08-06 12:41

知识蒸馏（Distilling Knowledge ）的核心思想

我最近在阅读ICCV关于神经网络模型压缩与加速的文章，顺藤摸瓜阅读了Hinton等大佬们在这方面的开山巨作（DistillingtheKnowledgeinNeuralNetwork）。

木水_·2020-08-06 12:07

CV理论基础（五）：神经网络基础知识——应用案例BP、从神经网络到深度学习

计算机视觉理论基础（五）应用案例可手算的神经网络示例神经网络与深度学习典型的机器学习深度学习资料应用案例经典论文：D.E.Rumelhart,G.E.Hinton,andR.J.Williams,“Learningrepresentationsbyback-propagatingerros

'仰望星空,脚踏实地'-菱·2020-08-05 15:29

lecture7-序列模型及递归神经网络RNN

Hinton第七课。

仙守·2020-08-05 08:49

lecture9-提高模型泛化能力的方法

HInton第9课，这节课没有放论文进去。。。。。如有不对之处还望指正。话说hinton的课果然信息量够大。

仙守·2020-08-05 08:17

Layer Normalization

论文：JimmyLeiBa,JamieRyanKiros,GeoffreyE.Hinton.LayerNormalization.arXiv:1607.06450Batchnormalization对每个

PoemK·2020-08-04 22:43

创新工厂地狱５０题

专家有李开复，Hinton...以下是我的回答和50道问题。

虎妞C·2020-08-04 18:00

pytorch中Dropout与L1和L2正则化

然而深度学习领域大神Hinton，在2012年文献：《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》提出了，在每次训练的时候

weixin_41710583·2020-08-04 06:58

一文读懂胶囊神经网络

研究问题传统CNN存在着缺陷（下面会详细说明），如何解决CNN的不足，Hinton提出了一种对于图像处理更加有效的网络——

人工智能与算法学习·2020-08-04 06:23

监督学习和无监督学习区别

前言机器学习分为：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。在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。

付石头_stone·2020-08-04 02:39

中文短文本分类实例十一-CapsuleNet胶囊网络（Dynamic Routing Between Capsules）

一.概述CapsuleNet（DynamicRoutingBetweenCapsules），胶囊网络，是Hinton等提出的新型图像人工神经网络模型，它主要解决了图像领域中maxpooling等信息丢失

Macropodus·2020-08-04 00:28

AlexNet结构及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别

背景AlexNet网络是Hinton及其学生AlexKrizhevsky在ImageNetILSVRC-2012竞赛中在ILSVRC-2010数据上的的冠军网络，论文"ImageNetClassifificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

GISer_Lin·2020-08-03 20:30

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