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从“神经网络之父”到“人工智能教父”｜Geoffrey Hinton的传奇人生 那才叫精彩

人工智能领域有三大奠基人，分别是Geoffrey Hinton、Yann LeCun与Yoshua Bengio。本文主要围绕“神经网络之父”Geoffrey Hinton。 Geoffrey Hinton，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”，他曾获得
玄学酱 6年前 1580

从“神经网络之父”到“人工智能教父”｜Geoffrey Hinton的传奇人生 那才叫精彩

CNET科技行者 8月29日 北京消息 人工智能领域有三大奠基人，分别是Geoffrey Hinton、Yann LeCun与Yoshua Bengio。本文主要围绕“神经网络之父”Geoffrey Hinton。 Geoffrey Hinton，被称为“神经
琴瑟 7年前 1454

深度学习笔记之CNN（卷积神经网络）基础

　卷积神经网络（ConvolutionalNeural Networks，简称CNN）提出于20世纪60年代，由Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现。 CNN是目前深度学习最大的一个流派，其应用优点在于避免了对图像的复杂
技术小哥哥 7年前 1571

深度学习笔记之神经网络、激活函数、目标函数和深度的初步认识

　AI技术研究的兴起，伴随着两种最直观的思维技巧，即遗传算法与神经网络，这是对生物学研究最直观的技术抽象。深度学习的前身就是神经网络，这个80年代灵光乍现的技术，在那一波人工智能的大潮驱使下，带着人们对于未来AI时代的憧憬，迅速蔓延，一时风头无两，和今天深度学
技术小哥哥 7年前 2387

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（三）

目录： 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习（Shallow Learning）和深
云栖希望。 6年前 1234

深度学习笔记之关于基本思想、浅层学习、Neural Network和训练过程（三）

五、Deep Learning的基本思想 假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛
技术小哥哥 7年前 1265

大牛的《深度学习》笔记，Deep Learning速成教程

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文由Zouxy责编，全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用，并解释了深度学习的基本思想，深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习，即Deep Learning,是一种学习算法（Learning al
青衫无名 7年前 1462

从AlexNet到胶囊网络，CNN这五年（视频详解）

今年11月7日，Geoffrey Hinton老爷子发表了“Dynamic Routing Between Capsules”的论文，提出了“胶囊网络”，胶囊网络在MNIST手写数字识别上的表现超过了CNN，一时引发了热议。 毕竟，如果Hinton说这玩意儿好
技术小能手 6年前 4444

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