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1 Paper Reading[Nature Machine Intelligence](1): LeCun, Bengio, Hinton; Deep learning.
2015年10月09 -   5月份的Nature杂志发表了Machine Intelligence专题的介绍性文章,虽然对具体的研究方法没有过多讨论,但对于刚接触ML的菜鸟来说还是有一定的指导意义。刚看完机器学习的“三个代表”——LeCunBengioHinton——联合写作的Deep learning对大体内容进行
2 Deep Learning – Review by LeCun, Bengio, and Hinton
2015年06月04 - paper by LeCun or Hinton. The Nature name affected me. That's why it's rational to publish there. There's still no effective alternative to the journal
3 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,包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域,例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂
4 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,介绍了深度学习的基本原理和核心优势,详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用
5 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,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations
6 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。 Lecun发明(改进?)了CNN,是目前计算机视觉最有用的模型。 Bengio的成就
7 深度学习综述(LeCunBengioHinton
2017年04月07 - 将来自那些结合了复杂推理表示学习(representation learning )的系统。尽管深度学习和简单推理已经应用于语音和手写字识别很长一段时间了,我们仍需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
8 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 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、Yoshua
9 深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述(上)
2015年07月03 - 深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述(上) 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
10 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:能够鲁棒地解决20个仿真的物理控制任务,包含机器人的操作,运动,开车。。。效果比肩传统的规划方法。 优点

 
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