神经网络hinton

作者 | 李梅、黄楠编辑 | 陈彩娴过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为

作者 | 青暮、陈大鑫 编辑 | 丛  末SIGIR是一个展示信息检索领域中各种新技术和新成果的重要国际论坛，若非疫情影响，今年本定于中国西安市举行。7月25日-7月30日，第43届SIGIR2020在线上举行。7月27日，2018年图灵奖得主Geoffrey Hinton带来了主题为《The N

1960 年的水牛城，工作人员正在「精细调节」一台感知机雷锋网 AI 科技评论按：经过过去五年的发展，AI 已经从一种玄学概念发展成了科技产业最大的希望之一。计算机已经能够识别人脸和事物、理解人类说出的话，以及翻译多种语言。谷歌母公司 Alphabet，亚马逊，苹果，Facebook 和微软这些全球最大的科技巨头们，都

雷锋网按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题Capsule Neural Networks: The Next Neural Networks? Part 1: CNNs and their problems.，作者为Tomer Eldor。 翻译 | 陈晓璇  刘宁 魏洪贵    整理 |  凡江

据连线杂志报道，现在围绕人工智能（AI）的炒作越来越多，如果你想因此指责某个人，69岁的Google研究员杰夫·辛顿(Geoff Hinton)可能是个很好的候选人。 因为就是这个人，一步步把“ 深度学习 ”从边缘课题变成Google等网络巨头仰赖的

（原标题：Google’s Artificial-Intelligence Wizard Unveils a New Twist on Neural Networks?）网易智能讯 11月2日消息，据连线杂志报道，现在围绕人工智能（AI）的炒作越来越多，如果你想因此指责某个人，69岁的Google研究员杰夫・辛顿(Ge

雷锋网 AI 科技评论按：眼见“深度学习教父”Geoffery Hinton在许多场合谈到过自己正在攻关的“Capsule”之后，现在我们终于等到了这篇论文，得以具体感受Capsule的特性。雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论把这篇论文主要成果介绍如下。 背景目前的神经网络中，每一层的神经

实际上，你听说过的几乎每一个关于 人工智能 的进步，都是由30年前的一篇阐述多层神经网络的训练方法的论文演变而来，它为人工智能在最近十年的发展奠定了基础，但要保持这种进步，就要面对人工智能严重的局限性。 图丨1986年辛顿与他人合作的神经网络论文如今，我正站在多伦多市中心一栋高级大厦七层

1986年，39岁的Geoffrey Hinton 与人合写了一篇论文。40年后，这篇论文已经成为推动 人工智能 爆炸式发展的核心。 如今Hinton已经70岁，兼具多伦多大学荣誉教授、Google Fellow等身份。几天前在多伦多举行的AI大会期间，Hinton说他现

< 被誉为“神经网络教父”的 Geoffrey Hionton 的一生非常传奇，高曾祖父是发明布尔代数的布尔。他曾在剑桥先学了1个月物理就转了建筑，但只持续了一天。后重回物理，但觉得其中数学太难，转学习哲学，学习一年后，对哲学充满了抗体，只好修心理学。后确认心理学家对人类意识也是毫无头绪，