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Paper Reading[Nature Machine Intelligence](1): LeCun, Bengio, Hinton; Deep learning. 繁体
2015年10月09 - 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对大体内容进行简要总结。 Machine Intelligence in Nature: http: www.nature.c

Deep Learning – Review by LeCun, Bengio, and Hinton 繁体
2015年06月04 - FROM:https: news.ycombinator.com item id thisisdave nbsp days ago Has LeCun changed his position on open access He d previously pledged to no longer do any volunteer work, including reviewing, for no

深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述-Deep Learning一篇nature综述论文 繁体
2016年04月09 - 深度学习 LeCun BengioHinton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结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参

LeCunBengioHinton综述论文《deep learning 繁体
2016年12月20 - 年,深度学习三大神 Yann LeCun,Yoshua Bengio amp Geoffrey Hinton ,为了纪念人工智能 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,并对深度学习技术的未来发展进行展望。 原文地址:Deep learning Review 下载地址:Deep Learnin

NatureHintonLeCunBengio三巨头权威科普深度学习 繁体
2016年08月27 - Hinton LeCun Bengio 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。 nbsp nbsp nbsp 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 。这些方法显著推动了语音识别 视觉识别 目标检测以及许多其他领域 比如,药物发现以及基因组学

深度学习综述(LeCunBengioHinton 繁体
2017年04月07 - 版权声明:转载注明出处 http: blog.csdn.net Real Myth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

Yoshua Bengio为什么能跟HintonLeCun相提并论? 繁体
2016年06月29 - 看看 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的成就很高。但是,Bengio做出了什么开创性的贡献,让他足以与前两位相提并论 如果没有Hinton或者LeCun,就不会有今天的deep l

深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述 繁体
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LeCun BengioHinton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 Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出 周年,最新的 Natu

深度学习-LeCunBengioHinton的联合综述(上) 繁体
2015年07月03 - 深度学习 LeCun BengioHinton的联合综述 上 nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp 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LeCun BengioHinton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

Paper Reading 3:Continuous control with Deep Reinforcement Learning 繁体
2016年03月17 - 来源:ICLR 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 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: End to End 将Deep Reinforcement Learning应用在连续动作空间 缺点: 对于 D赛车,有时候并不


 
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