数据降维的重要性就不必说了，而用NN（神经网络）来对数据进行大量的降维是从2006开始的，这起源于2006年science上的一篇文章：reducing the dimensionality of data with neural networks，作者就是鼎鼎有名的Hinton，这篇文章也标志着d...
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2014-11-25 17:49:23
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1简介为了理解复杂的数据，人们提出了分层特征提取概念。著名的算法之一是2006年Hinton提出的DeepBeliefNetwork（DBN）。随着训练深层结构的成功，人们又提出了许多深度学习的变体。尽管这些多层算法产生了多层方法在特征提取和提供对复杂问题的有效方法，但并没有告诉我们通过..
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2014-10-05 23:58:49
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通常来说，大家认为深度学习的观点是Geoffrey Hinton在2006年提出的。这一算法提出之后，得到了迅速的发展。关于深度学习，zouxy09的专栏中有详细的介绍，Free Mind 的博文也很值得一读。本博文是我对深度学习的一点看法，主要内容在第4、5部分，不当之处还请指教。1.深度学习 深...
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2014-09-22 16:23:42
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参考资料：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,Alex Krizhevsky,Ilya Sutskever,Geoffrey E. Hintonhttp://www.cnblogs.com/tornadome...
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2014-09-09 17:49:19
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随着汽车技术变革及产品更新速度越来越快，很多OEM及Tire1都开始做产品及技术的战略规划，简单点说就是设计5年甚至10年以后的产品。
按照Geoffrey A. Moore的技术周期理论(跨越中断期)，新技术或产品从提出概念，经市场炒作，到技术成熟，会跨越很长时间。
国内汽车电子研发之前在做的事情更多是国产化，未来中国作为最大的汽车市场，本土企业保持对新技术的关注，提前布局，是决胜未来的关键。...
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2014-09-01 15:38:23
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ConvNet是一个基于GPU实现的卷积神经网络开源代码（C++11），是由多伦多大学的Geoffrey Hinton深度学习团队编写的，它的最初版本是Hinton的学生Alex Krizhevsky编写的cuda-convnet（其项目地址在google code上面），最近cuda-convnet也从1.0版本更新到2.0版本（地址）。
在CNN的开源代码中最出名的主要有两个，一个是Berkeley Caffe，另一个是Toronto Convnet。Berkeley的Caffe我目前还没有研究过它的代...
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2014-07-26 02:53:06
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本文翻译自2007-To recognize shapes, first learn to generate images, Geoffrey Hinton.第五种策略的设计思想是使得高层的特征提取器能够和底层的进行通信, 同时可以很容易地使用随机二态神经元的分层网络来实现.这些神经元的激活概率是关...
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2014-07-25 16:41:21
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为每个在线网站和服务设置不同的密码，对于保证你使用网络时的安全来说是至关重要的。下面由Personal Technology的专栏作家Geoffrey Fowler，向你展示密码管理程序是如何帮助你记录所有这些登录信息的。我有超过150个不同的登录项和账户。要记住这么多的密码，我必须成为“雨人”才行...
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2014-07-22 22:49:53
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前一部分的求解用Hinton的CD算法即可，后一部分的求解即在前一部分的前提下，加入： %%加入SparsepenaltyR.delta=mean(mean(h0,1)-R.sparseP).*mean(h0.*(1-h0),1);R.deltaW=(v0'*repmat(R.delta,minib...
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2014-07-16 16:13:44
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仅仅是本人个人理解，可以转载，不供参考。。。————————————————————————
Hinton大神在Science上发的文章《Reducing the Dimensionality ofData with Neural
Networks》已经明确说明了——深度学习的本质是一种降维！ 可以...
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2014-06-09 13:03:42
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