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Paper Reading[Nature Machine Intelligence](1): LeCun, Bengio, Hinton; Deep learning.
2015年10月09 - 的“三个代表”——LeCunBengioHinton——联合写作的Deep learning对大体内容进行简要总结。   Machine Intelligence in Nature: http
Deep Learning – Review by LeCun, Bengio, and Hinton
2015年06月04 - the readers are the problem. Seriously. Let me explain. I have to admit, when I saw "LeCun, Hinton, in Nature
深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述-Deep Learning一篇nature综述论文
2016年04月09 - 深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善,包括最先
LeCunBengioHinton综述论文《deep learning
2016年12月20 - 2015年,深度学习三大神(Yann LeCun,Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton),为了纪念人工智能60周年,合作在Nature上发表深度学习的综述性文章
NatureHintonLeCunBengio三巨头权威科普深度学习
2016年08月27 - HintonLeCunBengio 是深度学习的最权威的科学家。文中介绍的网络是深度学习中最为成熟,经典的部分。读这篇文章可以对深度学习的核心模块有一个最快的认识。 背景 借助
深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述
2015年06月02 - 摘要:最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题 ,发表多篇相关论文,其中包括了LeCunBengioHinton首次合作的这篇综述文章“Deep
Yoshua Bengio为什么能跟HintonLeCun相提并论?
2016年06月29 - 看看2015年Natrue上一篇名为deep learning的综述,是由bengiohintonlecun一起做的 Hinton的几种算法让深度神经网络work,带活了整个领域
深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述(上)
2015年07月03 - ,发表多篇相关论文,其中包括了LeCunBengioHinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。【编者按】三大牛Yann LeCun
深度学习综述(LeCunBengioHinton
2017年04月07 - 要通过操作大量向量的新范式来代替基于规则的字符表达式操作。原文链接:Deep Learning原文下载:Deep Learning
Paper Reading 3:Continuous control with Deep Reinforcement Learning
2016年03月17 - 来源:ICLR2016 作者:Deepmind 创新点:将Deep Q-Learning应用到连续动作领域continuous control(比如机器人控制) 实验成果:能够鲁棒

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