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《Deep Learning》作者:Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffery Hinton

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简介:
《Deep Learning》由深度学习领域的三位先驱Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton共同撰写,系统介绍了该领域的重要理论与实践进展。 Deep learning enables computational models with multiple processing layers to learn data representations at various levels of abstraction. These techniques have significantly advanced the state-of-the-art in areas such as speech recognition, visual object recognition, and object detection, as well as drug discovery and genomics. Deep learning identifies complex structures within large datasets by utilizing the backpropagation algorithm to guide how a machine should adjust its internal parameters for computing representations at each layer based on those from the previous layer. Convolutional neural networks have led to breakthroughs in processing images, video, speech, and audio data, while recurrent neural networks have been particularly effective with sequential data like text and speech.

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  • Deep LearningYann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffery Hinton
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    《Deep Learning》由深度学习领域的三位先驱Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton共同撰写,系统介绍了该领域的重要理论与实践进展。 Deep learning enables computational models with multiple processing layers to learn data representations at various levels of abstraction. These techniques have significantly advanced the state-of-the-art in areas such as speech recognition, visual object recognition, and object detection, as well as drug discovery and genomics. Deep learning identifies complex structures within large datasets by utilizing the backpropagation algorithm to guide how a machine should adjust its internal parameters for computing representations at each layer based on those from the previous layer. Convolutional neural networks have led to breakthroughs in processing images, video, speech, and audio data, while recurrent neural networks have been particularly effective with sequential data like text and speech.
  • 深度学习巨匠Yann LeCunYoshua Bengio及Geoffrey Hinton综述...
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    这篇综述文章由深度学习领域的三位顶尖学者Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton共同撰写,深入探讨了深度学习的最新进展与未来方向。 深度学习领域的三大权威人物LeCun、Bengio和Hinton联合打造了《Deep Learning》这部最权威的综述作品,引领读者跟随他们的脚步逐步成长为领域内的专家。
  • 深度学习:LeCunBengioHinton的综述及其中外文对照翻译
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    本文是一篇关于深度学习领域三位重要人物——Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton与Yann LeCun的合作研究的中文译文综述,包含了文章的专业术语及其英文对照。 深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述外文文献及中文翻译 这段文字已经按照要求进行了处理,去掉了所有联系信息和其他链接,保留了原文的核心内容和意思。
  • 深度学习综述——LeCunBengioHinton三位大师的研究概述
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    本文综述了深度学习领域领军人物Yann LeCun、Geoffrey Hinton及Yoshua Bengio的开创性研究,全面解析其理论贡献与技术突破。 《自然》杂志为了纪念人工智能提出60周年,特别推出了一个AI与机器人专题,并发表了几篇相关论文。其中一篇综述文章由深度学习领域的三大领军人物Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton撰写,题目为“Deep Learning”。
  • Bengio撰写的MIT Press《Deep Learning》PDF整理版
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    这段简介可以描述为:Deep Learning是由著名学者Yoshua Bengio参与撰写的一本关于深度学习领域的权威书籍。本书由MIT Press出版,并提供PDF版本方便读者下载和查阅,这里提供了一份该书的整理版供学术爱好者参考使用。 深度学习是MIT的重要研究领域之一。Yoshua Bengio、Ian Goodfellow 和 Aaron Courville 是该领域的知名学者,在深度学习的研究和发展方面做出了重要贡献。
  • Deep Learning》(: Ian Goodfellow) 中文版
    优质
    《Deep Learning》一书由Ian Goodfellow等人撰写,中文版全面介绍了深度学习领域的核心理论与技术。本书适合对机器学习和人工智能感兴趣的技术人员及研究者阅读。 Ian Goodfellow那本著名的《Deep Learning》中文版可以在GitHub上找到高质量的翻译版本。
  • 《Neural Networks and Deep Learning》(:Michael Nielsen, 美国) 英文版.pdf
    优质
    本书由Michael Nielsen撰写,是一本关于神经网络和深度学习领域的经典英文教程,内容详尽且易于理解,适合研究者与开发者深入探索人工智能领域。 《Neural Networks and Deep Learning》是由Michael Nielsen撰写的英文版书籍。这本书详细介绍了神经网络与深度学习的基本概念和技术,并通过实例帮助读者理解复杂的理论知识。
  • Deep Learning Embeddings
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    深度学习嵌入(Deep Learning Embeddings)是指利用深层神经网络将高维数据映射到低维连续向量空间的技术,以便捕捉复杂特征和关系。 这本书涵盖了实现嵌入式深度学习的算法和技术方法,并详细描述了从应用层面、算法层面、计算机架构层面到电路层面上协同设计的方法,这些策略有助于降低深度学习算法的计算成本。书中通过四个硅原型展示了这些技术的实际效果。 本书提供了针对受电池限制的手持设备上高效神经网络的一系列有效解决方案;讨论了在所有层级的设计层次结构中优化神经网络以实现嵌入式部署——包括应用、算法、硬件架构和电路,并辅以真实的硅芯片原型进行说明。书中还详细阐述如何设计高效的卷积神经网络处理器,通过利用并行性和数据重用、稀疏操作以及低精度计算来提高效率;并通过四个实际的硅芯片原型支持所介绍的设计理论及概念。这些物理实现的具体实施和性能表现被详尽讨论以展示和强调提出的跨层设计理念。