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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
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…
论文的主人GeoffreyHinton，许多年后成了神经网络之父，还获得了图灵奖。如今，回看他的第一篇论文，颇有一番风味。这篇论文探索的问题是，给你一堆互相重叠的长方形，怎样才能从里面找出一只“人偶(Puppet)”？
专栏首页量子位来自1976，Hinton写的第一篇论文火了：胶囊网络，是40年前的胶囊？来自1976，Hinton写的第一篇论文火了：胶囊网络，是40年前的胶囊？2019-05-212019-05-2122:46:18阅读2640挖栗子发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI...
直到现在，几乎你听说过的每一个关于人工智能的进步，仍基于30年前的一篇阐述多层神经网络训练方法的论文演变而来。那就是GeoffreyHinton在1986年写下的《Learningrepresentationsbyback-propagatione…
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。
AI长路漫漫，很多大咖功不可没，今天推出新的专栏《AI大咖》，让我们一起了解AI大牛，认识他们的研究，打听他们的八卦吧。今天首“扒”深度学习鼻祖—GeoffreyHinton，一起走进AI教父的传奇人生。作者|言有三…
不仅仅是这一点，Hinton更广为人知的“领先于潮流”，是在深度学习领域。在所有人都不看好神经网络的年头，是他，将这一技术带进了主流学术界。Bloomberg近日为这位“深度学习教父”拍摄了一段特写纪录片，用短短8分钟，讲述了这位“有点皮”的教授关于神经网络的40年传奇经历。
Hinton是否已经对这个想法进行了具体编写代码程度的尝试？对此，作者本人表示：他正在和LauraCulp、SaraSabour一同研究这样的想法。我们知道，Hinton提及的谷歌研究科学家SaraSabour此前也是胶囊网络论文的第一作者，在NIPS2017论文《Dynamic...
10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017Capsule论文《DynamicRoutingBetweenCapsules》终于在arxiv上发表。Hinton之前就一直介绍Capsule的理念，之前专知也有文章介绍。【深度】浅析GeoffreyHinton最近提出的Capsule计划今天我们简读下这篇重量
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
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…
论文的主人GeoffreyHinton，许多年后成了神经网络之父，还获得了图灵奖。如今，回看他的第一篇论文，颇有一番风味。这篇论文探索的问题是，给你一堆互相重叠的长方形，怎样才能从里面找出一只“人偶(Puppet)”？
专栏首页量子位来自1976，Hinton写的第一篇论文火了：胶囊网络，是40年前的胶囊？来自1976，Hinton写的第一篇论文火了：胶囊网络，是40年前的胶囊？2019-05-212019-05-2122:46:18阅读2640挖栗子发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI...
直到现在，几乎你听说过的每一个关于人工智能的进步，仍基于30年前的一篇阐述多层神经网络训练方法的论文演变而来。那就是GeoffreyHinton在1986年写下的《Learningrepresentationsbyback-propagatione…
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。
AI长路漫漫，很多大咖功不可没，今天推出新的专栏《AI大咖》，让我们一起了解AI大牛，认识他们的研究，打听他们的八卦吧。今天首“扒”深度学习鼻祖—GeoffreyHinton，一起走进AI教父的传奇人生。作者|言有三…
不仅仅是这一点，Hinton更广为人知的“领先于潮流”，是在深度学习领域。在所有人都不看好神经网络的年头，是他，将这一技术带进了主流学术界。Bloomberg近日为这位“深度学习教父”拍摄了一段特写纪录片，用短短8分钟，讲述了这位“有点皮”的教授关于神经网络的40年传奇经历。
Hinton是否已经对这个想法进行了具体编写代码程度的尝试？对此，作者本人表示：他正在和LauraCulp、SaraSabour一同研究这样的想法。我们知道，Hinton提及的谷歌研究科学家SaraSabour此前也是胶囊网络论文的第一作者，在NIPS2017论文《Dynamic...
10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017Capsule论文《DynamicRoutingBetweenCapsules》终于在arxiv上发表。Hinton之前就一直介绍Capsule的理念，之前专知也有文章介绍。【深度】浅析GeoffreyHinton最近提出的Capsule计划今天我们简读下这篇重量
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