Hinton

【深度学习】深入理解Batch Normalization批标准化

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经
weixin_34161032·2020-08-19 00:03

深度学习训练中梯度消失的原因有哪些？有哪些解决方法？

Hinton为了解决梯度的问题，提出
道墟散人·2020-08-19 00:39

(转)CNN卷积神经网络中的AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet对比

文章转载自：我爱机器学习的博客园http://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.htmlCNN的发展史上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的SciencePaper
赵白石·2020-08-18 16:37

谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际建议

注：本文是IlyaSutskever受邀给YisongYue博客写的文章。原文在YisongYue博客上：http://yyue.blogspot.com/2015/01/a-brief-overview-of-deep-learning.html由于blogspot被墙，为方便读者，特转来墙内。ABriefOverviewofDeepLearning(ThisisaguestpostbyIlya
necrazy·2020-08-18 15:29

谷歌科学家、Hinton亲传弟子Ilya Sutskever的深度学习综述及实际建议

注：本文是IlyaSutskever受邀给YisongYue博客写的文章。原文在YisongYue博客上：http://yyue.blogspot.com/2015/01/a-brief-overview-of-deep-learning.html由于blogspot被墙，为方便读者，特转来墙内。ABriefOverviewofDeepLearning(ThisisaguestpostbyIlya
kklots·2020-08-18 15:10

BERT等复杂深度学习模型加速推理方法——模型蒸馏

参考《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》Hinton等蒸馏的作用首先，什么是蒸馏，可以做什么？
我就算饿死也不做程序员·2020-08-18 11:10

深度学习训练的小技巧，调参经验。总结与记录

IlyaSutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议：获取数据：确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。
yanhx1204·2020-08-17 17:07

Batch Normalization

虽然有些细节处理还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的好，别忘了DL从Hinton对深层网络做Pre-Train开始就是一个经验领先于理论分析的偏经验的一门学问。本文是对论文《BatchN
时空守卫·2020-08-17 17:12

Alexnet 和 VGGnet学习整理笔记

AlexNetAlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。
zero_gau·2020-08-17 16:13

从LeNet-5看卷积神经网络CNNs

一、概述：自从2010年Hinton大神团队使用深度学习（DeepLearning）算法在ImageNet比赛中获得冠军之后，深度学习算法的触角在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域不断延伸，并且在这些领域都取得了极大的成功
AlexInML·2020-08-17 15:01

Caffe代码学习及cifar-10数据集解析

Cifar-10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky和llyaSutskever收集的一个用于普通物体识别的数据集。CIFAR是由加拿大牵头投资的一个先进的科学项目研究所。
菜鸟你好·2020-08-17 15:43

CIFAR-10 在Caffe上训练学习

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是加拿大牵头投资的一个先进科学项目研究所。
gguygbb·2020-08-17 15:51

【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
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