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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。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练…
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。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练…
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...
Hinton的最新论文中，他提出GLOM，通过提出island的概念来表示解析树的节点，可以显著提升transformer类模型的可解释性。2017年，深度学习三巨头之一的GeoffreyHinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（CapsuleNetworks）」。
必看：深度学习之父Hinton发表最新论文，或将引领AI探索新动向.GeoffreyHinton等人备受关注的NIPS2017论文《DynamicRoutingBetweenCapsules》已于数小时前公开。.9月份，Axios的一篇报道指出，GeoffreyHinton呼吁研究者们对反向传播保持怀疑态度，并准备在深度学习之上重构...
Hinton总的论文引用量为280000+，近年来发表作品较少，但是随着深度学习研究进步，引用量大幅度增加。所有的论文，在以下GitHub项目中可以获取，或者给公众号发送关键词消息“Hinton”，即可获得下载链接。
很多Hinton在演讲中提到的成果（包括few-shotlearning等等）论文里面还没有看到，也就意味着Hinton可能还有一些更加成熟的关于capsule的论文没有发表。就…
尽管已经成为了深度学习的领袖人物，Hinton的脚步却从没有停歇。2017年10月26日，Hinton发表了一篇在AI圈掀起轩然大波的论文——CapsuleNetworks（胶囊网络）。Hinton高喊，“卷积神经网络（CNN）的时代已经过去了！”，将他过去几十年的研究翻了过去。
深度信念网络是深度学习爆发前夕重要的研究成果，以Hinton2006年的两篇论文为代表。AfastlearningalgorithmfordeepbeliefnetsReducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks其中，第二篇发表在science上的paper更是被称作深度学习的
个人认为，毕竟Hinton是神经网络的泰斗，换个人名不见经传的人估计中不了，另外这篇文章也确实使得以前不可能的深层神经网络变得可能了，在今天依然有很多可以借鉴的地方，细心的同学会发现上百或上千层的ResNet的思想在一定程度上和这篇…
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。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练…
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。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练…
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...
Hinton的最新论文中，他提出GLOM，通过提出island的概念来表示解析树的节点，可以显著提升transformer类模型的可解释性。2017年，深度学习三巨头之一的GeoffreyHinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（CapsuleNetworks）」。
必看：深度学习之父Hinton发表最新论文，或将引领AI探索新动向.GeoffreyHinton等人备受关注的NIPS2017论文《DynamicRoutingBetweenCapsules》已于数小时前公开。.9月份，Axios的一篇报道指出，GeoffreyHinton呼吁研究者们对反向传播保持怀疑态度，并准备在深度学习之上重构...
Hinton总的论文引用量为280000+，近年来发表作品较少，但是随着深度学习研究进步，引用量大幅度增加。所有的论文，在以下GitHub项目中可以获取，或者给公众号发送关键词消息“Hinton”，即可获得下载链接。
很多Hinton在演讲中提到的成果（包括few-shotlearning等等）论文里面还没有看到，也就意味着Hinton可能还有一些更加成熟的关于capsule的论文没有发表。就…
尽管已经成为了深度学习的领袖人物，Hinton的脚步却从没有停歇。2017年10月26日，Hinton发表了一篇在AI圈掀起轩然大波的论文——CapsuleNetworks（胶囊网络）。Hinton高喊，“卷积神经网络（CNN）的时代已经过去了！”，将他过去几十年的研究翻了过去。
深度信念网络是深度学习爆发前夕重要的研究成果，以Hinton2006年的两篇论文为代表。AfastlearningalgorithmfordeepbeliefnetsReducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks其中，第二篇发表在science上的paper更是被称作深度学习的
个人认为，毕竟Hinton是神经网络的泰斗，换个人名不见经传的人估计中不了，另外这篇文章也确实使得以前不可能的深层神经网络变得可能了，在今天依然有很多可以借鉴的地方，细心的同学会发现上百或上千层的ResNet的思想在一定程度上和这篇…
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