Hinton 第10页

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

Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton的联合综述《Deep Learning》翻译

【编者按】深度学习领域的三位大牛YannLeCun、YoshuaBengio和GeoffreyHinton无人不知无人不晓。此前，为纪念人工智能提出60周年，YannLeCun、YoshuaBengio和GeoffreyHinton首次合作了这篇综述文章“DeepLearning”。该综述文章中文译文的上半部分，深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和核心优势。原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理

lx_xin·2020-08-03 19:09

Hinton胶囊理论代码开源，上线即受热捧

去年9月，在多伦多接受媒体采访时，Hinton大神断然宣称要放弃反向传播，让整个人工智能从头再造。

AI科技大本营·2020-08-03 16:30

神奇的胶囊神经网络 - 12306图片验证码识别率提升到98%以上

2017年11月，在多伦多的google大脑实验室的AI大神Hinton发表了一篇只有11页的短小论文-胶囊之间的动态路由，又称胶囊神经网络。

littlebigluo·2020-08-03 11:01

PyTorch ------AlexNet卷积神经网络实现mnist手写体识别

接上一篇LeNet现实mnist手写识别使用经典模型AlexNet实现相同的功能先简单介绍一下,今天的主角,重燃神经网络辉煌的的模型AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton

Kallen_man·2020-08-03 10:03

胶囊模型的代码在Windows下的测试，99.76%正确率

去年9月，在多伦多接受媒体采访时，Hinton大神断然宣称要放弃反向传播，让整个人工智能从头再造。10月，人们关注已久的Hinton大神那篇Caps

caimouse·2020-08-03 10:37

深度学习原理，发展以及应用的文献综述

各文献综述的网址：深度学习综述作者：点融黑帮https://www.jianshu.com/p/449ede024e78深度学习综述（LeCun、Bengio和Hinton）作者：cynchanpinhttps

DeepRLearner·2020-08-03 07:09

#Deep Learning回顾#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

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。

qq_38080117·2020-08-03 03:39

走近Hinton：AI教父传奇人生

然而，这个AI巨人背后也有不一样的成长历程，或者说令人黯然的经历：学术界的不认可、科研世家的压力、两任患癌的妻子…，Hinton

机器学习算法与Python学习-公众号·2020-08-03 02:19

深度学习之二---深度学习基础概念篇

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来

kevin_baixy·2020-08-03 01:51

convnet源码解析(一)：基础准备

JeremyLinConvNet是一个基于GPU实现的卷积神经网络开源代码（C++11），是由多伦多大学的GeoffreyHinton深度学习团队编写的，它的最初版本是Hinton的学生AlexKrizhevsky

LinJM-机器视觉·2020-08-02 21:03

深度学习必备手册（下）

机器学习必备手册——博客整理系列（三）扩展眼界的都在这——博客整理系列（四）深度学习必备手册（上）——博客整理系列（五）深度学习的概念源于人工神经网络的研究，如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton

weixin_33717117·2020-08-02 21:12

TensorFlow学习笔记（十）： CIFAR-10

1.CIFAR-10Cifar-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。

沫尘雪痕·2020-08-02 20:31

Maxout 论文笔记

1.Dropoutdropout由Hinton提出的一个网络正则技术。dropout通过对共享参数的fc层的一些神经元固定概率的随机置零，来集成多个模型，并且对多个模型的预测进行了平均。

黑暗星球·2020-08-01 02:33

73岁Hinton老爷子构思下一代神经网络：属于无监督对比学习

机器之心报道编辑：魔王、杜伟在近期举行的第43届国际信息检索年会(ACMSIGIR2020)上，GeoffreyHinton做了主题为《TheNextGenerationofNeuralNetworks》的报告。GeoffreyHinton是谷歌副总裁、工程研究员，也是VectorInstitute的首席科学顾问、多伦多大学Emeritus荣誉教授。2018年，他与YoshuaBengio、Yan

人工智能学家·2020-07-31 16:04

Hinton先生的讲课真的很生动

www.coursera.org/learn/neural-networks/lecture/Hxnaz/why-do-we-need-machine-learning-13-min之前在youtube上看到一个采访片段问Hinton

alucardzhou·2020-07-31 13:41

深度学习之父Hinton：下一代神经网络

2020-07-2820:42:16作者|青暮、陈大鑫编辑|丛末SIGIR是一个展示信息检索领域中各种新技术和新成果的重要国际论坛，若非疫情影响，今年本定于中国西安市举行。7月25日-7月30日，第43届SIGIR2020在线上举行。7月27日，2018年图灵奖得主GeoffreyHinton带来了主题为《TheNextGenerationofNeuralNetworks》的讲座。讲座由约克大学信

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-30 21:56

kexinxin1·2020-07-30 19:04

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10^1

人工智能学家·2020-07-30 19:31

先睹为快：神经网络顶会ICLR 2018论文接受结果速览

ICLR全称InternationalConferenceofLearningRepresentation，是由Lecun，Hinton和Bengio三位神经网络的元老联手发起的。

大数据文摘·2020-07-30 18:08

胶囊网络：将CNN推下神坛的“天命之子”

当然，让大家激动的并不是源自对“大神”科研处女作的好奇，也不是提出的算法有多么颠覆，而是Hinton这位AI界的人形自走教科书，早在40年前这篇论文中，就提出了“让AI具备空间感”的松弛算法，解题思路与

脑极体·2020-07-30 11:30

是这个人，一步步把“深度学习”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的核心技术

Hinton为此深深的着迷。对Hinton来说，这是他人生的

李行之·2020-07-29 22:49

神经网络用于数据降维

来自论文：ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks这篇文章是深度学习领域的大牛hinton写的。

Twenty_seven·2020-07-29 16:56

Hinton是如何理解PCA

里面就提到了Hinton辛顿(参考攒说GeoffHinton)对PCA的理解，实在高明！如果你没有看过的话，可以找来看看，有开放的PDF版。

zhaodongh·2020-07-29 03:18

representation learning 表示学习

representationlearningReview1WHAT2WHY3WHATMAKESAREPRESENTATIONGOODwordembedding1Hinton1986Distributedrepresentation2Bengio2003NNLM3MnihHinton2008HierarchicalModel4Mikolov2010

张似衡·2020-07-29 02:16

《Deep Mutual Learning》论文阅读

openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhang_Deep_Mutual_Learning_CVPR_2018_paper.pdf介绍模型蒸馏算法由Hinton

Loy_Fan·2020-07-28 21:25

神经网络模型算法与生物神经网络的最新联系

来源偶然翻了一下微博，发现了@爱可可-爱生活老师转的，Hinton教授今年六月末在剑桥的一个讲座。

Joe?·2020-07-28 19:38

超越GAN！OpenAI提出可逆生成模型，AI合成超逼真人像

先来看效果，加了胡子的Hinton，笑容调

weixin_33695082·2020-07-28 17:34

深度学习 —— 深度置信网络

[Hinton06]提出了RBMs可以堆叠起来以贪婪的方式进行训练以构成深度置信网络（DBN）。

wangli0519·2020-07-28 15:19

Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅰ）

使用深层卷积神经网络进行ImageNet分类这篇有影响力的论文可谓是再次掀起了深度学习的热潮，正是Hinton等研究员的

阿里云云栖号·2020-07-28 13:42

机器学习算法-09-深度学习、BP神经网络、Hopfield神经网络、基于数学原理的神经网络、径向基函数RBF(B站一条会说666的咸鱼)

概念于2006年由Hinton提出，基于深信度网DBN提出的非监督的贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个

forever luckness·2020-07-28 01:05

【2020暑假学习】第一次作业：深度学习基础

视频学习发展：1956年美国达特茅斯会议：“人工智能”概念诞生1957年Rosenblatt感知机第一次兴起1968年专家系统1969年Minsky提出感知机缺陷第一次低谷1986年Hinton和Rumelhart

薄暮·2020-07-25 19:00

AlexNet实现花卉识别

1.AlexNet1.1简介AlexNet是由UToronto的AlexKrizhevsky、Hinton等人在2012年提出的8层神经网络模型，并获得了ILSVRC12挑战赛ImageNet数据集分类任务的冠军

韩程凯·2020-07-21 19:00

[译]Geoffrey Hinton 在英国皇家学会上的报告

NeilZhu，IDNot_GOD，UniversityAI创始人&ChiefScientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施UAI中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）,DLCenter（深度学习知识中心全球价值网络），AIgrowth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才

朱小虎XiaohuZhu·2020-07-15 01:44

CNN-经典论文阅读(2012-AlexNet)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks作者：AlexKrizhevsky;IlyaSutskever;GeoffreyE.Hinton1

椰楠liu·2020-07-14 18:55

卷积神经网络：Dropout篇

Dropout作用在hinton的论文Improvingneuralnetworksbypreventingcoadaptation提出的，主要作用就是为了防止模型过拟合。

Inc_Cool·2020-07-14 17:37

卷积神经网络小结(Convolutional Neural Networks)

CNNs应用的最成功的一个例子：YannLeCun（曾经是Hinton组的researchassociate）http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.htmlcodeproject

yudingjun0611·2020-07-13 23:35

Capsule后最新研究，用软决策树更好理解DNN分类

【嵌牛导读】：《纽约时报》今日发文，记者走访Hinton在多伦多的实验室，为我们带来Hinton新作“CapsuleNetwork”的更多信息。

高斯白噪声_b18e·2020-07-13 22:58

「AI大咖」ML宗师乔教主，全世界最有影响力的计算机科学家

https://www.toutiao.com/a6708713546558997004/在AI领域，可以称为教父的人不多，一眼我们看向“深度学习鼻祖”Hinton教授，另一眼一定会望向“机器学之父”乔丹乔教主

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-13 20:13

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