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对话Facebook人工智能实验室主任.深度学习专家Yann LeCun Yann LeCun(燕乐存),Facebook人工智能实验室主任,NYU数据科学中心创始人,计算机科学.神经科学.电子电气科学教授.他1983年在ESIEE获得电气工程学位,1987年在UPMC获得计算机博士学位.在多伦多大学做了一段时间博士后,于1988年加入位于新泽西州的AT&T贝尔实验室.1996年他成为图像处理研究部的主任,2003年,在普林斯顿NEC研究院经历短暂的Fellow生活以后,加入NYU.2013年,…

Yoshua Bengio最新演讲:Attention 让深度学习取得巨大成功(46ppt) Yoshua Bengio,电脑科学家,毕业于麦吉尔大学,在MIT和AT&T贝尔实验室做过博士后研究员,自1993年之后就在蒙特利尔大学任教,与 Yann LeCun. Geoffrey Hinton并称为“深度学习三巨头”,也是神经网络复兴的主要的三个发起人之一,在预训练问题.为自动编码器降噪等自动编码器的结构问题和生成式模型等等领域做出重大贡献.他早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言…

2017年3月22日下午,Facebook人工智能研究院院长.纽约大学终身教授Yann LeCun在清华大学大礼堂为校内师生以及慕名而来的业内人士呈现了一场主题为<深度学习与人工智能的未来(Deep Learning and the Future of AI)>的精彩公开课. 随着AlphaGo事件的不断发酵,神经网络成为时下人工智能产学领域万众瞩目的研究焦点,也成为普罗大众的热门话题.事实上,神经网络作为一种算法模型,很早就已经被广泛关注和研究,也曾长时间内陷入发展突破的低潮期.不过,在以G…

编者按:Quora 上有网友提问:自学机器学习技术,你有哪些建议?(What are your recommendations for self-studying machine learning),Yann LeCun 在该提问下做了解答.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)根据 LeCun 的回答整理而来,原文链接:http://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 在网上有很多关于 Machine Learning 的材料.教程和视…

Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在美国东部时间2月27日下午一点到两点,在著名社区R…

对话机器学习大神Yoshua Bengio(下) Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在…

Recently Kaggle hosted a competition on the CIFAR-10 dataset. The CIFAR-10 dataset consists of 60k 32x32 colour images in 10 classes. This dataset was collected by AlexKrizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. Many contestants used convolutional n…

深度学习大牛Yoshua Bengio今天AAAI四小时深度学习教学讲座非常详尽,PPT有230页:http://t.cn/zQ4VRVx 如觉太长,可看他33页综述文:http://t.cn/zjkx49Z 感觉Bengio深度学习理论自成一家,与Hinton, Ng,Socher,Lecun等风格不同,主要从特征学习出发,讲述了DL近年的进展,以及各种最新的trick.…

原文连接:http://blog.kaggle.com/2014/12/22/convolutional-nets-and-cifar-10-an-interview-with-yan-lecun/ 摘要:CIFAR-10竞赛之后,卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访.他认为:卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持:深层卷积网络的训练时间不是问题,运行时间才是关键.Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究. Kaggle近期举办了一场 关于CIFAR-10数据集的竞赛,该数据集…

https://www.cs.toronto.edu/~hinton/ Geoffrey E. Hinton I am an Engineering Fellow at Google where I manage Brain Team Toronto, which is a new part of the Google Brain Team and is located at Google's Toronto office at 111 Richmond Street. Brain Team T…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606296521706399213&wfr=spider&for=pc 机器之心整理,机器之心编辑部. 人工智能顶会 IJCAI 2018 的主要议程于昨日在瑞典首都斯德哥尔摩开始.昨天上午,Facebook 首席人工智能科学家.纽约大学教授 Yann LeCun 在会上发表了近一个小时,以<Learning World Models: the Next Step towards AI>为主题的演讲,引起了人…

https://www.wxwenku.com/d/102093756 AI科技评论按:前几天,Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Chinese, English, Japanese and Korean?」.这篇文章做了一个包含473种模型的大型对比实验,实验的目的是对文本分类任务中不同语言(英语.汉语.韩语和日语)不同的level(utf-8 .字符等)和…

​​ ​ Bengio"> 今年1月份,微软收购深度学习初创公司Maluuba时,Maluuba公司德高望重的顾问.深度学习先驱Yoshua Bengio也接手了微软的人工智能研究顾问工作.最近,Bengio以蒙特利尔学习算法研究所负责人的身份访问了微软位于华盛顿州雷德蒙的园区,并与员工们举行了座谈.本文是此次座谈内容的实录.(本文译自A conversation with AI pioneer Yoshua Bengio, 请点击网址即可查看.https://blogs.microsof…

2020年Yann Lecun深度学习笔记(下)…

2020年Yann Lecun深度学习笔记(上)…

引言: 深度学习的本质是用多层的神经网络找到一个可以被学习的复杂的函数实现语音识别,图像识别等功能. 多层神经网络的结构: 多层神经元的组成,每一层的输入都等于上一层的输出. 应用领域:cv,nlp 监督学习: 需要计算一个目标函数来测量出实际输出与预计输出之间的误差(距离),机器通过修改其参数来减小误差(距离)(反向传播的过程),这些参数称为权重,可以看作定义输出与输出之间关系的旋钮.一般利用梯度下降算法来实现反向传播.梯度下降:可以形象的比作为一个人从山顶下到山谷的过程,不断的往梯度最大反方…

1. 如何走上人工智能的研究的?Bengio说他小时候读了很多科幻小说,1985年(64年出生,21岁)研究生阶段开始阅读神经网络方面的论文,对这个领域产生了热情. 2. 如何看深度学习这些年的发展?Bengio说他们从实验.直觉入手,然后才提出理论,比如为什么反向传播有效,为什么深度这么重要.2000年开始研究深度神经网络的时候,他们只是很直觉的认为神经网络更深才会更强大,并不清楚怎么论证,最初的实验也没有成功. 3. 和30年前相比,有哪些东西是很重要的,它们后来被证明是以正确的,又有哪些最…

深度学习 严恩·乐库  约书亚•本吉奥  杰弗里·希尔顿 摘要深度学习是计算模型,是由多个处理层学习多层次抽象表示的数据.这些方法极大地提高了语音识别.视觉识别.物体识别.目标检测和许多其他领域如药物发现和基因组学的最高水平.深学习发现复杂的结构,在大数据集,通过使用反向传播算法来说明如何一台机器应改变其内部参数,用于计算每个层中表示从前一层的表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音等方面都带来了新的突破,而递归网络在连续的数据,如文本和语音有更出彩的表现.引言机器学习技术增强了现代社会的许多方…

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机…

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章 神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经…

总览: 本章所讲的知识点包括>>>> 1.描述卷积操作 2.解释使用卷积的原因 3.描述pooling操作 4.卷积在实践应用中的变化形式 5.卷积如何适应输入数据 6.CNN对DL的影响 本章未包含的知识点有>>>> 在实际应用中如何选取CNN架构 本章的目的是阐述CNN提供的处理数据的方法.在第11章将会对怎样使用这些方法做说明. 9.1 卷积操作 问题: 1.与信号系统或者数学中的卷积有何区别? 2.如何用代码实现 注意:CNN包括的计算不仅仅只有卷积…

作者:Yann LeCun,Leon Botton, Yoshua Bengio,and Patrick Haffner 这篇论文内容较多,这里只对部分内容进行记录: 以下是对论文原文的翻译: 在传统的模式识别模型中,往往会使用手动设计的特征提取器从输入中提取相关信息并去除不相关的可变性,然后一个可训练的分类器对这些提取到的特征进行分类.在本论文的方案中,标准的全连接多层网络就相当于分类器,并且该方案尽可能多地依赖特征提取器本身的学习.在字符识别任务中,一个网络可以将几乎未经过处理的数据作为输入…

占坑,记录 1.lenet-5的结构以及部分原理 2.caffe对于lenet-5的代码结构 图一 图一是整个LeNet-5的结构图,要点有:convolutions.subsampling.full connection.gaussian connection. 要点拆分: 1.convolution 是卷积操作,对应的概念有卷积核.特征图.权值共享. 图二 图二表示CNN中卷积操作.对卷积的要点解释:1.红色框内为2*2卷积核.2.蓝色框内为3*4的输入图像.3.绿色框为3*3的特征图.注意…

转自:http://www.jeremydjacksonphd.com/category/deep-learning/ Deep Learning Resources Posted on May 13, 2015   Videos Deep Learning and Neural Networks with Kevin Duh: course page NY Course by Yann LeCun: 2014 version, 2015 version NIPS 2015 Deep Learn…

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在…

CIFAR-10 Competition Winners: Interviews with Dr. Ben Graham, Phil Culliton, & Zygmunt Zając Dr. Ben Graham Dr. Ben Graham is an Assistant Professor in Statistics and Complexity at the University of Warwick. With a categorization accuracy of 0.95530…

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务.视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000).计算单元互相作用变智能.新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c).神经网络基于整流线性单元(rectified linear unit)神经单元模型.原始认知机(Fukushima,1975)更复杂.简化现代版,Nair and Hinton(…

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像.声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出.基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器…

from:http://farmingyard.diandian.com/post/2013-04-07/40049536511 来源:十一城 http://elevencitys.com/?p=1854 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示…