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Hinton学派的一篇文章，提出了一种greedylayer-wiselearningalgorithmforDeepMixturesofFactorAnalysers。1月28日：【15】DeepLambertianNetworks:2012论文为了解决facedetection中的illumination的问题，提出了DeepLambertianNetworks。1月29
2代表性研究论文2.1、反向传播算法的使用RumelhartDE,HintonGE,WilliamsRJ.Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors[J].Cognitivemodeling,1988,5(3):1.2.2、CNN语音识别开篇TDN网络WaibelA,HanazawaT,HintonG,etal.Phoneme
那就是GeoffreyHinton在1986年写下的《Learningrepresentationsbyback-propagationerrors》。.这篇论文具有重要的意义，可以说是代表着反向传播算法（Backpropagationalgorithm）首次被引入到多层神经网络训练，为后来该算法的推广埋下伏笔，尤其是为人工智能在最近10年的...
神经网络之父Hinton介绍及其论文介绍-1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（GeoffreyEverestHinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。
AI科技评论按：昨天深度学习教父GeoffreyHinton关于Capsule（胶囊）的新论文一发出，马上引起了热烈讨论。AI科技评论微信公众号发出的解读文章下也收到了踊跃的留言，有读者表示“自己也有这样的想法”（笑）。今天我们也趁热对论文做了全文翻译，想了解具体细节的读者欢迎仔细阅读。
Hinton发布44页最新论文「独角戏」GLOM，表达神经网络中部分-整体层次结构.2017年，深度学习三巨头之一的GeoffreyHinton，发表了两篇论文解释「胶囊...
RadfordNeal是Hinton的博士，R语言的pqR解释器作者。IlyaSutskever是Hinton的博士，DNNresearch的联合创始人，目前任OpenAI研究总监。AlexKrizhevsky是Hinton的博士，AlexNet网络一作。2代表性研究论文1、反向传播算法的使用Rumelhart...
2代表性研究论文1、反向传播算法的使用RumelhartDE,HintonGE,WilliamsRJ.Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors[J].Cognitivemodeling,1988,5(3):1...
Hinton在2011年的论文中介绍了这种方法的一个简单例子，如图2所示。图2.Auto-encoderCapsulestructure(Hintonetal.,2011).作者用一个使用二维图像和输出仅为x和y胶囊的简单例子来解释这个网络的工作流程。网络一旦确定并且完成学习过程，网络...
Hinton在论文的摘要中写道：「这篇论文并没有描述一个已经在运行的系统。.它只描述了一个有关表示的单一想法，允许将几个不同的小组所取得的进步组合到一个称为GLOM的假想系统中。.这些进步包含Transformer、神经场（neuralfield）、对比表示学习、模型...
Hinton学派的一篇文章，提出了一种greedylayer-wiselearningalgorithmforDeepMixturesofFactorAnalysers。1月28日：【15】DeepLambertianNetworks:2012论文为了解决facedetection中的illumination的问题，提出了DeepLambertianNetworks。1月29
2代表性研究论文2.1、反向传播算法的使用RumelhartDE,HintonGE,WilliamsRJ.Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors[J].Cognitivemodeling,1988,5(3):1.2.2、CNN语音识别开篇TDN网络WaibelA,HanazawaT,HintonG,etal.Phoneme
那就是GeoffreyHinton在1986年写下的《Learningrepresentationsbyback-propagationerrors》。.这篇论文具有重要的意义，可以说是代表着反向传播算法（Backpropagationalgorithm）首次被引入到多层神经网络训练，为后来该算法的推广埋下伏笔，尤其是为人工智能在最近10年的...
神经网络之父Hinton介绍及其论文介绍-1简介杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（GeoffreyEverestHinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。
AI科技评论按：昨天深度学习教父GeoffreyHinton关于Capsule（胶囊）的新论文一发出，马上引起了热烈讨论。AI科技评论微信公众号发出的解读文章下也收到了踊跃的留言，有读者表示“自己也有这样的想法”（笑）。今天我们也趁热对论文做了全文翻译，想了解具体细节的读者欢迎仔细阅读。
Hinton发布44页最新论文「独角戏」GLOM，表达神经网络中部分-整体层次结构.2017年，深度学习三巨头之一的GeoffreyHinton，发表了两篇论文解释「胶囊...
RadfordNeal是Hinton的博士，R语言的pqR解释器作者。IlyaSutskever是Hinton的博士，DNNresearch的联合创始人，目前任OpenAI研究总监。AlexKrizhevsky是Hinton的博士，AlexNet网络一作。2代表性研究论文1、反向传播算法的使用Rumelhart...
2代表性研究论文1、反向传播算法的使用RumelhartDE,HintonGE,WilliamsRJ.Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors[J].Cognitivemodeling,1988,5(3):1...
Hinton在2011年的论文中介绍了这种方法的一个简单例子，如图2所示。图2.Auto-encoderCapsulestructure(Hintonetal.,2011).作者用一个使用二维图像和输出仅为x和y胶囊的简单例子来解释这个网络的工作流程。网络一旦确定并且完成学习过程，网络...
Hinton在论文的摘要中写道：「这篇论文并没有描述一个已经在运行的系统。.它只描述了一个有关表示的单一想法，允许将几个不同的小组所取得的进步组合到一个称为GLOM的假想系统中。.这些进步包含Transformer、神经场（neuralfield）、对比表示学习、模型...
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