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深度学习巨匠Yann LeCun、Yoshua Bengio及Geoffrey Hinton综述...

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简介:
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。

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  • Yann LeCunYoshua BengioGeoffrey Hinton...
    优质
    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。
  • 《Deep Learning》作者:Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffery Hinton
    优质
    《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.
  • ——LeCunBengioHinton三位大师的研究概
    优质
    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”。
  • LeCunBengioHinton合作的其中外文对照翻译
    优质
    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。
  • :增量
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    本综述探讨了增量学习和深度学习的相关理论和技术,分析其在处理大规模、动态数据集中的应用及挑战,展望未来研究方向。 本段落是一篇综述文章,共30页,并参考了249篇文献。该文全面调研了深度类别增量学习的最新进展,并从三大方面进行总结:以数据为中心、以模型为中心以及算法驱动的方法。同时,在图像分类任务中对16种方法进行了统一评估。 在封闭世界中的许多视觉任务上,如CNN和视觉Transformer等深度模型取得了令人瞩目的成就。然而,随着我们所处的世界不断变化,新的类别会不时出现并需要学习系统持续地获取新知识。例如,机器人需要理解新增的指令或意见监控系统应每天分析新兴的话题。 类增量学习(CIL)使学习者能够逐步整合新类别的信息,并在所有已知分类中构建通用分类器。然而,在直接用新的类别实例训练模型时,会遇到一个严重问题——即模型可能会灾难性地忘记先前的类别特征,导致性能急剧下降。为解决这一问题,机器学习领域已经开展了大量研究工作。 本段落全面综述了深度类增量学习的最新进展,并从数据驱动、以模型为中心和算法导向三个方面总结这些方法。同时,在基准图像分类任务中对16种方法进行了严格的统一评估,以便经验性地揭示不同算法的特点。
  • 强化(2018)
    优质
    本论文为2018年发表的深度强化学习领域综述性文章,全面回顾了该领域的研究成果与进展,探讨了深度学习技术在强化学习中的应用及其面临的挑战。 深度强化学习是人工智能领域的一个重要研究热点。它将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并通过端到端的学习方式实现从原始输入直接控制输出的能力。自提出以来,该方法在需要处理高维度原始数据并作出复杂决策的任务中取得了显著进展。 本段落首先介绍了三种主要类型的深度强化学习方法:基于价值函数的方法、策略梯度法和搜索与监督结合的深度强化学习;然后总结了领域内一些前沿的研究方向,包括分层深度强化学习、多任务迁移学习、多智能体系统中的应用以及利用记忆和推理机制的创新研究。最后文章还讨论了深度强化学习在不同领域的成功案例及其未来的发展趋势。
  • 报告.docx
    优质
    本报告全面回顾了深度学习领域的重要进展和研究成果,涵盖基础理论、模型架构及应用案例等多方面内容。 这是一份20页的综述报告,涵盖了从基础到高级神经网络的内容(包括线性模型、CNN、RNN、数据训练及神经网络优化)。鉴于其全面性和深度,更适合命名为“深度学习报告”。此文档为Word版本,并且没有包含任何实质性的仿真内容。在下载前,请确认需求以避免不必要的麻烦,相较于其他资源而言,这份资料显得更为贴心和可靠。
  • 的研究
    优质
    《深度学习的研究综述》旨在全面回顾并分析深度学习领域的重要进展、核心理论与应用实践,为研究者和从业者提供深入理解该领域的宝贵资料。 本段落对深度学习的研究进行了综述,旨在帮助读者了解其发展过程及现状。
  • 优化(UIUC).zip
    优质
    本资料为伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)关于深度学习优化的综合回顾报告,涵盖最新的研究进展、算法及应用案例分析。 深度学习理论是当前研究的一个热点领域。最近,来自UIUC的助理教授孙若愚撰写了一篇关于深度学习优化的综述论文,该论文长达60页,并引用了257篇文献。这篇论文概述了神经网络的优化算法和训练理论,并得到了众多专家的认可和推荐。