原文深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在很多方面都带来了显著的改善，包含最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检測和很多其他领域，比如药物发现和基因组学等。深度学习可以发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完毕这个发现过程的。BP算法可以指导
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2017-05-16 20:03:00
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Gerffrey Hinton最近分享的关于深度学习基础的视频课程。
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2022-12-09 20:10:50
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深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述
原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而
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2018-08-17 14:01:17
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人工神经网络、深度学习方法和反向传播算法构成了现代机器学习和人工智能的基础。但现有方法往往是一个阶段更新网络权重，另一个阶段在使用或评估网络时权重保持不变。这与许多需要持续学习的应用程序形成鲜明对比。最近，一篇发表在《nature》杂志上的研究论文《Loss of plasticity in deep continual learning》证明：标准的深度学习方法在持续学习环境中会逐渐失去可塑性（
Geffery Hinton被称为“深度学习之父”、“神经网络先驱”、“AI教父”，他的名字响彻AI领域的整个领域，他的一举一动，都是热点导向。以深度神经网络为代表的深度学习模型，在19世纪70年代进入寒潮以来，再次焕发出活力、得到学术界和工业界广泛关注，与他的贡献密不可分。 大牛的经历值得我们学习和思考
原创
2022-12-09 19:54:22
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来源：数据派THU & 机器学习初学者作者：王菁 林亦霖 沈佳丽 程浩源 许菡如 胡燕君 贾川编辑：
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2023-07-12 15:23:07
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附PDF文件下载。国际顶级医学杂志《自然医学》报告。
原创
2022-10-17 16:08:45
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几张贴纸就能「改变」交通标志识别结果，转个方向就看不出图中的动物种类，今天的人工智能系统经常会出现莫名其妙的 bug。最新一期《自然》杂志上的这篇文章向我们介绍了深度学习为什么如此容易出错，以及解决这些问题的研究方向。
一辆自动驾驶汽车在接近停止标志时非但没有停车，反而加速驶入了繁忙的十字路口。一份事故调查报告显示，该汽车之所以做出这种决策，是因为停止标志的表面贴了四个小矩形。这样一来，
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2019-10-10 12:58:45
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来源：The Robot Brains Podcast翻译：沈佳丽、程浩源、许菡如、胡燕君、贾川本文介绍了Hinton非常坦诚地分享了自己的学术
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2023-07-16 08:28:41
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2020-07-28 20:42:16作者 | 青暮、陈大鑫编辑 | 丛 末SIGIR是一个展示信息检索领域中各种新技术和新成果的重要国际论坛，若非疫情影响，今年本定于中国西安市举行。7月25日-7月30日，第43届SIGIR2020在线上举行。7月27日，2018年图灵奖得主Geoffrey Hinton带来了主题为
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2020-07-30 13:43:52
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2020-07-28 20:42:16
作者 | 青暮、陈大鑫
编辑 | 丛 末
SIGIR是一个展示信息检索领域中各种新技术和新成果的重要国际论坛，若非疫情影响，今年本定于中国西安市举行。7月25日-7月30日，第43届SIGIR2020在线上举行。
7月27日，2018年图灵奖得主Geoffrey Hinton带来了主题为《The Next Generation of Neural Net
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2021-07-01 17:47:11
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1、如何更好的理解分析深度卷积神经网络作者：杨延生 链接： 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 "深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。 新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视
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2023-07-21 16:17:30
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数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智 · 改变商业今天，AI领域发生了一件标志性事件。那就是Hinton 为了能更自由的表达对AI失控的担忧，不惜从工作了10年的谷歌离职，可见他真的深切的感受到了危机。不久前，纽约时报的一篇采访文章爆出了Hinton从谷歌离职的消息这一消息，随后他在 Twitter 上证实了该消息。据报道，Hinton 在四月份提出了辞职，并于周四直接与谷歌 CEO S
摘要： 本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍，利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车，在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军，还能做梦、画画，帮助进行科学发现，但同时它们也深深地让其发明者困惑，谁也没有料到所谓的“深度学习”算法能做得这么好。本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍，利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开
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2017-09-25 15:30:38
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Daniel Yamins，麻省理工学院博士后的一位计算神经科学，有时会为了他的机器视觉项目辛苦工作到午夜以后。他煞费苦心地设计了一个系统，可以识别图片中的物体，而不管其大小、位置和其他特性的变化ーー这是人类可以轻松做到的。这个系统是一个深层神经网络，一种受到人类大脑启发的算法。Yamins指出一个神经网络可以像大脑一样分层次地处理场景的特征，这可以匹配人类识别物体的能力。斯坦福计算神经学家Dan
来源：The Robot Brains Podcast翻译：沈佳丽、程浩源、许菡如、胡燕君、贾川他从
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2023-05-01 17:00:22
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：陈彩娴在未来万亿参数网络只消耗几瓦特的新型为反向传播...
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2022-12-10 08:02:34
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文章目录前言一、什么是深度学习二、深度学习与机器学习的区别三、深度学习的应用场所1、计算机视觉2、语音识别3、自然语言处理四、深度学习最常用的工具——神经网络总结 前言前面笔者带领大家简单的了解了一下什么是机器学习，并且实现了机器学习的一个简单例子，接下来我们要着重讲的便是机器学习中的深度学习领域一、什么是深度学习 首先我们要
1.1 读懂什么是DL深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习其实是一种机器学习的算法：神经网络，也就是一个复杂的 f函数了。它的特点是可以不断的叠加层数。每增加一层，其实也就是就多套了一层函数。
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2023-07-21 17:34:31
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一、深度学习（deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支。是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。卷积：自动提取特征值全连接层：主要做分类
