The jungle gym, also called monkey bars or climbing frame, is a piece of playground equipment made of many pieces of material, such as metal pipe or rope, on which participants can climb, hang, sit, and in some configurations slide. The first jungle gym w
深度神经网（DNN）中经常会存在一个常见的问题：模型只学会在训练集上分类（过拟合现象），dropout就是为了减少过拟合而研究出的一种方法。 一、简介 当训练模型较大，而训练数据很少的话，很容易引起过拟合，一般情况我们会想到用正则化、或者减小网络规模。然而Hinton在2012年文献：《Improvin
2012 年，AlexNet 在 ImageNet 图像识别比赛中夺冠，将图像分类的错误率降低了一半，从此一战成名。十年来，计算机视觉领域蓬勃发展，深度学习技术突破让机器在很多视觉任务上超越了人类。 计算机视觉也是目前应用最多、落地最广的人工智能技术。即使是外行，也能随便举出很多技术落地
1简介 杰弗里·埃弗里斯特·辛顿（Geoffrey Everest Hinton），计算机学家、心理学家，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”。他研究了使用神经网络进行机器学习、记忆、感知和符号处理的方法，并在这些领域发表了超过200篇论文。他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经
正如之前的报道，深度学习似乎已经成熟，现在，我们的主要工作，要么是整合所有那些功能强大的新技术（聚合平台），要么是从那些巨大的 VC 投资那里赚钱。（报道链接：https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/strata-what-a-difference-a-year-makes）我不是唯一一个注意到这一点的人。有
首页搜索门户 谷歌收购DNNresearch能获得什么？ <!--作者--> <span class="dot">•</span> <span>作者 何玺 </span>
How to represent part-whole hierarchies in a neural network 21年2月底，深度学习教父Hinton发表了一篇新的论文《How to represent part-whole hierarchies in a neural network》。 这是自2017年开展胶囊网络研究以来的第四篇文章，是神经网络领域研究的最前沿，也可以认为是
左：George Boole，右：Geoffrey Hinton 布尔（George Boole）就是布尔代数那个布尔[1,2]，辛顿（Geoffrey Hinton）就是深度学习这个辛顿，布尔是辛顿的曾祖父。这篇小文是从布尔到辛顿的家族故事。 布尔1815年生于英国东部的林肯镇。布尔的父母约翰·布尔和玛丽·布尔结婚九年才
上周扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——Yann LeCun。 一位陪伴Hinton三十年磨一剑，最终笑傲AI界的法国人。让我们一起记住这张面孔。 作者 | 小满 言有三 编辑 | 小满 言有三 1 30秒了解LeCun Yann LeCun，CNN之父，纽约
例子简单讲就是给定n个三元组（A，R，B）作为训练集，然后给定A和R，神经网络输出B。这里涉及到学习A,R,B的特征表示，不仅要有意义，而且还有三者之间进行配合。 例子简介：亲戚关系推断这节主要介绍一个使用神经网络做逻辑推理的例子：亲戚关系推断。 非常常见的家族图谱，就不赘述了。注意两个
1.提要 soft target：是通过计算hard target 的加权平均和标签的均匀分布得到的，而这一步骤称为标签平滑。 作用：模型过拟合，且在很多最新的模型中都得到了应用，比如图片分类、机器翻译和语音识别 论文目的：标签平滑不仅能够提升模型的泛化能力，还能够提升模型的修正能力，并进一步提高
