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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页论文：给你们个idea，自己去试吧.「如果我们想让神经网络像人类一样理解图像，我们需要找出神经网络是如何表示部分-整体层次结构的。.」谷歌副总裁、工程研究专家、VectorInstitute首席科学顾问、多伦多大学Emeritus荣誉教授GeoffreyHinton...
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2021-02-2712:05:04创事记微博作者：我有话说来源：新智元2017年，深度...
Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”，新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时在论文中，Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元：其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数。他的实验表明，鉴别式训练的多层Capsule系统，在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能，并…
甚至，Hinton自己也公开表示过，他要证明为何卷积神经网络完全是「垃圾」，应该以自己的胶囊网络代替。过去三年中，他每年都会推出一个新版本的胶囊网络。本月，Hinton兴奋地说道，自己发表了一篇新论文，名为如何在神经网络中表示部分-整体层次结构？
神经网络的每一层会被分成很多组神经元，每一组称为一个capsule，而分析树的每个节点对应着一个活跃的“胶囊”。Capsule的输入和输出Capsule是输出是一个向量，这篇论文中，在保持它方向不变的情况下应用非线性缩小了它的量级，确保这个非线性输出不
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。
Dropout:Asimplewaytopreventneuralnetworksfromoverfitting(2014)作者：N.Srivastavaetal.(Hinton)摘要：带有大量参数的深度神经网络是非常有力的机器学习系统。.但是，这类网络中存在一个严重的问题，过度拟合。.大型网络采用缓慢，因此，很难通过测试时集合许多不...
在这篇译名为《如何在神经网络中表示部分-整体层次结构》的论文里，Hinton提出了一个叫做GLOM的网络架构，可以在神经网络中使用胶囊来表示视觉的层次结构，也即部分-整体的关系。论文署名只有老爷子一个。这篇论文在arXiv上公开发表至今接近三个月，网上有很多解读这篇论文的博客与公众号...
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页论文：给你们个idea，自己去试吧.「如果我们想让神经网络像人类一样理解图像，我们需要找出神经网络是如何表示部分-整体层次结构的。.」谷歌副总裁、工程研究专家、VectorInstitute首席科学顾问、多伦多大学Emeritus荣誉教授GeoffreyHinton...
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2021-02-2712:05:04创事记微博作者：我有话说来源：新智元2017年，深度...
Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”，新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时在论文中，Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元：其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数。他的实验表明，鉴别式训练的多层Capsule系统，在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能，并…
甚至，Hinton自己也公开表示过，他要证明为何卷积神经网络完全是「垃圾」，应该以自己的胶囊网络代替。过去三年中，他每年都会推出一个新版本的胶囊网络。本月，Hinton兴奋地说道，自己发表了一篇新论文，名为如何在神经网络中表示部分-整体层次结构？
神经网络的每一层会被分成很多组神经元，每一组称为一个capsule，而分析树的每个节点对应着一个活跃的“胶囊”。Capsule的输入和输出Capsule是输出是一个向量，这篇论文中，在保持它方向不变的情况下应用非线性缩小了它的量级，确保这个非线性输出不
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。
Dropout:Asimplewaytopreventneuralnetworksfromoverfitting(2014)作者：N.Srivastavaetal.(Hinton)摘要：带有大量参数的深度神经网络是非常有力的机器学习系统。.但是，这类网络中存在一个严重的问题，过度拟合。.大型网络采用缓慢，因此，很难通过测试时集合许多不...
在这篇译名为《如何在神经网络中表示部分-整体层次结构》的论文里，Hinton提出了一个叫做GLOM的网络架构，可以在神经网络中使用胶囊来表示视觉的层次结构，也即部分-整体的关系。论文署名只有老爷子一个。这篇论文在arXiv上公开发表至今接近三个月，网上有很多解读这篇论文的博客与公众号...
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