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本文转载自量子位公众号文章链接李林允中编译整理量子位出品|公众号QbitAIHinton等合写的反向传播论文1986年，39岁的GeoffreyHinton与人合写了一篇论文。40年后，这篇论文已经成为推动人工智能式发展的核心。如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、GoogleFellow等身份。
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等合写的反向传播论文1986年，39岁的GeoffreyHinton与人合写了一篇论文。30年后，这篇论文已经成为推动人工智能式发展的核心。如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、GoogleFellow等身份。
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
1986年，Hinton等人合著的论文《通过反向传播错误学习表征》（Learningrepresentationsbyback-propagationerrors），首次将反向传播算法引入多层神经网络训练，为大型复杂神经网络的应用奠定了基础。40年后，反向传播算法已经成为如今这一波人工智能
GeoffreyHinton，图源网络雷锋网按：GeoffreyHinton被尊称为“神经网络之父”，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将HintonBackPropagation（反向传播）算法应用到神经网络与深度学习，还提出了“DarkKnowledge”概念。
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
反向传播：在1986年与DavidRumelhart和RonaldWilliams共同撰写的“通过误差传播学习内部表征”一文中，Hinton证明了反向传播算法允许神经网络发现他们自己的数据内部表示，使得使用神经网络成为可能网络解决以前被认为超出其范围的问题。反向...
Hinton反思新作：我说反向传播不好，但还是没谁能颠覆它。.32年前，人工智能、机器学习界的泰斗Hinton提出反向传播理念，如今反向传播已经成为推动深度学习爆发的核心技术。.然而反向传播自诞生起，也受到了无数质疑。.这些质疑来自各路科学家，也来自...
Hinton等合写的反向传播论文1986年，39岁的GeoffreyHinton与人合写了一篇论文。40年后，这篇论文已经成为推动人工智能式发展的核心。如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、GoogleFellow等身份。
本文转载自量子位公众号文章链接李林允中编译整理量子位出品|公众号QbitAIHinton等合写的反向传播论文1986年，39岁的GeoffreyHinton与人合写了一篇论文。40年后，这篇论文已经成为推动人工智能式发展的核心。如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、GoogleFellow等身份。
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等合写的反向传播论文1986年，39岁的GeoffreyHinton与人合写了一篇论文。30年后，这篇论文已经成为推动人工智能式发展的核心。如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、GoogleFellow等身份。
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
1986年，Hinton等人合著的论文《通过反向传播错误学习表征》（Learningrepresentationsbyback-propagationerrors），首次将反向传播算法引入多层神经网络训练，为大型复杂神经网络的应用奠定了基础。40年后，反向传播算法已经成为如今这一波人工智能
GeoffreyHinton，图源网络雷锋网按：GeoffreyHinton被尊称为“神经网络之父”，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将HintonBackPropagation（反向传播）算法应用到神经网络与深度学习，还提出了“DarkKnowledge”概念。
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
反向传播：在1986年与DavidRumelhart和RonaldWilliams共同撰写的“通过误差传播学习内部表征”一文中，Hinton证明了反向传播算法允许神经网络发现他们自己的数据内部表示，使得使用神经网络成为可能网络解决以前被认为超出其范围的问题。反向...
Hinton反思新作：我说反向传播不好，但还是没谁能颠覆它。.32年前，人工智能、机器学习界的泰斗Hinton提出反向传播理念，如今反向传播已经成为推动深度学习爆发的核心技术。.然而反向传播自诞生起，也受到了无数质疑。.这些质疑来自各路科学家，也来自...
Hinton等合写的反向传播论文1986年，39岁的GeoffreyHinton与人合写了一篇论文。40年后，这篇论文已经成为推动人工智能式发展的核心。如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、GoogleFellow等身份。
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