Adam是微软研究院的深度学习项目，该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类，效果提高了很多，但从我读论文的角度看，adam更偏向于分布式框架的实现，而非理论的创新，自Alex和Hinton在2012年发出[2]以后，其实卷积神经网络的核心并没有大改，然而将卷积神经网络从学术界引领到工业界，我觉得adam的贡献匪浅。...
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2015-06-29 06:30:20
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CNN训练Cifar-10技巧关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。说白了，就是看你穷的没钱搞研究，就施舍给你。Hinton、Be...
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2015-06-19 18:11:27
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ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks阅读笔记（决定以后每读一篇论文，都将笔记记录于博客上。）这篇发表于NIPS2012的文章，是Hinton与其学生为了回应别人对于deep learning的质疑而将deep learni...
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2015-06-19 13:20:19
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学习笔记：Caffe上配置和运行Cifar10的示例CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像，共分为10种类型，由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来。包含50000张训练图片，10000张测试图片http://www.cs....
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2015-06-05 10:06:46
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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改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、...
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2015-06-04 12:04:45
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深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（下）【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能 + 机器人”专题，发表多篇相关...
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2015-06-03 21:16:38
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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...
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2015-06-03 18:59:05
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深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述（上）摘要：最新的《Nature》杂志专门为“人工智能 + 机器人”开辟了一个专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了LeCun、Bengio和Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的上半部分。...
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2015-06-01 20:24:24
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卷积神经网络总结卷积神经网络总结——放牛娃的春天原文链接：http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/40956285CNNs应用的最成功的一个例子：YannLeCun（曾经是Hinton组的researchassociate）链接：http:/...
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2015-06-01 20:22:17
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关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大牵头投资的一个先进科学项目研究所。说白了，就是看你穷的没钱搞研究，就施舍给你。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到...
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2015-05-06 01:08:29
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