2016年6月IEEE的麦克斯韦奖颁发给了机器学习的领军人物Geoffrey Hinton.颁奖辞十分优雅,同时简洁.凝练地解释了机器学习的最新进展以及神经网络的崛起.我忍不住翻译了一下. 颁奖辞 Geoffrey Hinton是深度学习的创立者,受对人脑感知机制的理解以及如何将其应用到计算机中的驱动,他帮助让人工智能更加智慧.Hindon是机器学习领域的权威学者.他发现并展示在进行非线性回归和分类的基础上,后向传播让神经网络拥有它内部的表达.他对后向传播算法的研究是在上世纪80年代机器学习领域…

1. 怀揣着对大脑如何存储记忆的好奇,Hinton本科最开始学习生物学和物理学,然后放弃,转而学习哲学:然后觉得哲学也不靠谱,转而学习心理学:然后觉得心理学在解释大脑运作方面也不给力,转而做了一段时间木匠(木匠?!木匠是什么鬼...要不要这么洒脱!),然后决定去试一试人工智能,跑去爱丁堡和Longuet Higgins学人工智能. (感觉Hinton一直带着兴趣和使命感,这是最终目的,而具体学科都只是手段,这个不行就换下一个,市面上找不到就自己造一个.想到现实中很多人因为本科填报了一个专业,就把…

一种能够学习家谱关系的简单神经网络 血缘一共同拥有12种关系: son, daughter, nephew, niece, father, mother, uncle, aunt, brother, sister, husband, wife 有1个英国家庭以及1个意大利家庭,每一个家庭有12个人. 各种家庭关系都是可用三元数组表示.即( Agent / Relation / Patient ) 结构: (colin has-father james) (colin has-mother vic…

feed-forward networks symmetrically-connection neural networks…

机器学习能良好解决的问题 识别模式 识别异常 预測 大脑工作模式 人类有个神经元,每一个包括个权重,带宽要远好于工作站. 神经元的不同类型 Linear (线性)神经元  Binary threshold (二值)神经元  watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" width="300&quo…

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…

ACM 宣布,2018 年图灵奖获得者是号称深度学习三巨头的 Yoshua Bengio, Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton,得奖理由是:他们在概念和工程上取得的巨大突破,使得深度神经网络成为计算的关键元素(For conceptual and engineering breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing.). Yoshua Bengio Yo…

我们经常被问:机器翻译迭代了好几轮,专业翻译的饭碗都端不稳了,字幕组到底还能做什么? 对于这个问题,我们自己感受最深,却又来不及解释,就已经边感受边做地冲出去了很远,摸爬滚打了一整年. 其实,现在看来,机器翻译在通用领域的短句上,已经做得不错了,但是复杂长句.需要结合上下文语境.特定知识的翻译上,效果还远远不能让人满意. 人工智能领域的翻译,就属于后者.它不仅需要数学.编程知识打底,对特定专业表达进行界定,还需要适时结合上下文语境理解和延伸. 这样一来,你也许能够理解,忠于原意又有人情味的翻译很…

Hinton胶囊网络后最新研究:用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 457 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 新智元报道 来源:arXiv 编译:肖琴.克雷格 [新智元导读]深度学习领域的大牛.多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作.今天我们介绍的是Hinton作为作者之一,谷歌大脑.DeepMind等的研究人员提交的distillat…

深度学习其实要入门也很简单,不要被深度学习.卷积神经网络CNN.循环神经网络RNN等某些“高大上”的专有名词所吓到或被忽悠,要相信大道至简,一个高中生只要愿意学也完全可以入门级了解并依赖一些成熟的Tensorflow.pytorch等框架去实现一些常用模型.有关<深度学习>的综述或翻译已有很多,在此不在赘述,深度学习是机器学习的一种,今天将从更广的视觉来分析. 图1  深度学习是机器学习的子问题 1.机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是指利用机器(计算机)从有限的观…

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton…

Hinton等人新研究:如何更好地测量神经网络表示相似性 2019年05月22日 08:39:15 喜欢打酱油的老鸟 阅读数 177更多 分类专栏: 人工智能   https://www.toutiao.com/a6692998683081835012/ 近期很多研究试图通过对比神经网络表示来理解神经网络的行为.谷歌大脑 Simon Kornblith.Geoffrey Hinton 等人的一项新研究引入了 centered kernel alignment (CKA) 作为相似性指数,并分析…

Adam作者大革新, 联合Hinton等人推出全新优化方法Lookahead   参与:思源.路.泽南 快来试试 Lookahead 最优化方法啊,调参少.收敛好.速度还快,大牛用了都说好. 最优化方法一直主导着模型的学习过程,没有最优化器模型也就没了灵魂.好的最优化方法一直是 ML 社区在积极探索的,它几乎对任何机器学习任务都会有极大的帮助. 从最开始的批量梯度下降,到后来的随机梯度下降,然后到 Adam 等一大帮基于适应性学习率的方法,最优化器已经走过了很多年.尽管目前 Adam 差不多已经…

2017 年,Geoffrey Hinton 在论文<Dynamic Routing Between Capsules>中提出 CapsNet 引起了极大的关注,同时也提供了一个全新的研究的方向.今日,CapsNet 的作者 Sara Sabour.Hinton 老爷子联合牛津大学的研究者提出了胶囊网络的改进版本--堆栈式胶囊自编码器.这种胶囊自编码器可以无监督地学习图像中的特征,并在无监督分类任务取得最佳或接近最佳的表现.这也是胶囊网络第一次在无监督领域取得新的突破. 一个目标可以被看做是一…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

全球AI界最值得关注的十位科学家   我们可以看到AI已经从象牙塔里的高冷研究,逐步转换为科技公司.互联网公司的最核心竞争力.AI代表了这时代人类的前沿智慧,也正达到一种科学的极致. 这两天在美国加利福尼亚州的山景城,google 正举办着I/O 2016年度开发者大会,AI(artificial intelligence人工智能)再度成为大会焦点. 智能助手.智能家居中枢.智能聊天应用等新产品陆续在大会上发布.有意思的是,谷歌本次发布了智能家居的硬件产品Google Home来对抗Amazon…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

前言 卷积神经网络(CNN)作为深度学习的重要一支,在当前计算机视觉领域应用相当广泛.本文回顾了深度学习的发展历程,讲述CNN基本的理论概念和第一代卷积神经网络LeNet-5的建立.文章言有不当之处,还望批评指出,共同进步! 璀璨前的暗淡 2015年,AlphaGo战败樊麾二段,"深度学习"的命运就此改变,这个曾被抛弃忘却的领域成为了数年至今无数人追求的研究方向.然而,它璀璨夺目的前世却充满了暗淡与不幸. “深度学习”的概念正式提出是在2006年,狭义上可以看作是人工神经网络.最早的相…

介绍 有多种方法可以学习数据科学,机器学习和深度学习概念.您可以观看视频,阅读文章,参加课程,参加会议等.但是有一件事是无法替代的----经验. 我个人从与数据科学专家和行业领袖的交流中学到了很多.他们管理端到端机器学习和深度学习项目的经验,他们从零开始建立数据科学团队的想法,他们如何管理困难的项目和克服障碍这些等等,是我们无法在任何课程中学习到的, 因此,我很高兴能对这样一位数据科学专家和行业思想领袖Sunil Kumar Vuppala博士进行独家采访.他在班加罗尔是Ericsson GAI…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…