今天的卷积神经网络，Yann LeCun 在 93 年就已经玩得很溜了 / 开普饭

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 ...

什么是机器学习,什么是人工智能,什么是深度学习,这些名词概念我们一直有听说,但是也很容易混淆人工智能人工智能技术希望使用计算机来构造复杂的.拥有与人类智慧同样本质特性的机器,这些能够代替人工工作的 ...

昨天,ACM把2018年图灵奖颁给了深度学习领域的三位学者.他们是:Geoffrey Hinton.Yann LeCun.Yoshua Bengio. Yann LeCun.Geoffrey Hint ...

机器之心报道作者:泽南.张倩卷积神经网络的成功是否超出了其发明者的想象?Yann LeCun 说:「是的,我们一直在尝试更加疯狂的写法,而它的进步却从未中断过.」手写数字识别是很多人入门神经网络 ...

学术研究的专利归属对于学者而言很重要,是对自己所做工作的保护和肯定.但如果因公司变故而将自己参与研究的专利分了出去,后续研究还怎么搞?深度学习三巨头之一.卷积神经网络之父 Yann LeCun 就曾遇 ...

‍‍ 今天要给大家介绍的书是"卷积神经网络之父"Yann Le Cun(中文名杨立昆)的自述,想必大家也都很熟悉Yann Le Cun了,2019年3月,Yann Le Cun因在 ...

刚在学习深度学习的时候,对卷积神经网络还比较模糊,后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件,带很多动画,把卷积神经网络讲得很清楚.值得推荐. 文末提供原版的ppt的下载方式,ppt效果见下图: 下载方 ...

转载于 :OpenCV学堂图像特征传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点.生成描述子特征数据.进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

在深度学习的知识宝库中,除了前面文章中介绍的RNN,还有一个重要的分支:卷积神经网络(CNN),其广泛应用于视觉,视频等二维或者多维的图像领域.卷积网络具有深度,可并行等多种特性,这种技术是否可以应用 ...

转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果. 1998 年,Yann L ...

编者按: 深度学习算法已被证明是图像与视频处理的强大工具,广泛应用于国防安全之中.在海洋环境中,光电传感器数据与人类智能技术的融合对于应对安全问题具有重要作用.例如,态势感知可以通过一个自动系统来增强 ...

今天的卷积神经网络，Yann LeCun 在 93 年就已经玩得很溜了