bengio专题

70页论文，图灵奖得主Yoshua Bengio一作：“生成流网络”拓展深度学习领域

来源：机器之心本文约2800字，建议阅读10分钟GFlowNet会成为新的深度学习技术吗？近日，一篇名为《GFlowNet Foundations》的论文引发了人们的关注，这是一篇图灵奖得主 Yoshua Bengio 一作的新研究，论文长达 70 页。在 Geoffrey Hinton 的「胶囊网络」之后，深度学习的另一个巨头 Bengio 也对 AI 领域未来的方向提出了自己的想法

[NNLM]论文实现：A Neural Probabilistic Language Model [Yoshua Bengio, Rejean Ducharme, Pascal Vincent]

A Neural Probabilistic Language Model 一、完整代码1.1 Python 完整程序二、论文解读2.1 目标三、过程实现3.1 Tensorflow模型3.2 数据准备3.3 数据训练和预测四、整体总结论文：A Neural Probabilistic Language Model 作者：Yoshua Bengio; Rejean Du

【深度学习下一大突破】吴恩达对话 Hinton、Bengio、Goodfellow（视频）

【深度学习下一大突破】吴恩达对话 Hinton、Bengio、Goodfellow（视频） [日期：2017-08-11]来源：新智元作者：[字体：大中小] 【新智元导读】吴恩达深度学习系列课程 Deeplearning.ai 上线，专设对话部分，用视频的形式将他对 7 位深度学习领袖的采访呈现出来，分别是 Geoffrey Hinton、Yoshua Beng

Yoshua Bengio：蒙特利尔何以形成强大的AI军团

编译 | Nurhachu Null; Rik R 作者 | Peter High 来源 | Forbes Yoshua Bengio 是以神经网络闻名的人工智能领域中最著名的思想家之一。尽管在过去几年中，由于数据的激增、计算成本的降低以及大量的资金和人才被投入等推动力，人工智能领域已经发生了巨大的进步，但是 Yoshua Bengio 早在上世纪八十年代就选择了这个领域的研究，那是人

Bengio担任一作，联手一众图灵奖得主，预防AI失控，扛起AI监管大旗

图灵奖得主最近都在关心些什么呢？Yoshua Bengio，深度学习的奠基人之一，前几天他担任一作，联合多位大佬，发文探讨了如何在人工智能（AI）快速发展的时代管控相关风险，共同寻求当下生成式人工智能迅速发展时期的潜在风险管理措施。论文题目:Managing AI Risks in an Era of Rapid Progress 论文链接:https://arxiv.org/abs/231

深度学习领域三大牛LeCun、Bengio和Hinton 联合打造史上最权威综述

原文链接：http://dataunion.org/19192.html 三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能 + 机器人”专题，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffre

关于深度学习：大神Yoshua Bengio提供了26条经验

雷锋网按：本文译者刘翔宇，中通软开发工程师，关注机器学习、神经网络、模式识别。 1、分布式表示（distributed representations）的需要在Yoshua Bengio开始的讲座上，他说“这是我重点讲述的幻灯片”。下图就是这张幻灯片：假设你有一个分类器，需要分类人们是男性还是女性，佩戴眼镜还是不佩戴眼镜，高还是矮。如果采用非分布式表示，你就在处理2*2*2=8类人。为训练

从“AI未来五年”谈到“怎么教小孩学机器学习” Bengio首期推特小课堂

Yoshua Bengio来Twitter传道授业解惑啦！ Yoshua Bengio是2018年图灵奖获得者，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授，蒙特利尔学习算法研究所（MILA）科学主任，以及微软研究院顾问。这是他首次在Twitter上亮相，不过可惜的是，他并没有开通自己的Twitter账号，而是借着微软研究院的官方Twitter 账号发言。早在7月11日，Bengio就在微软

【Deep Learning Papers】Deep Learning(Yann LeCun,Yoshua Bengio,Geoffrey Hinton)

NatureDeepReview解读 1 全文翻译1.0 摘要1.1 介绍1.2 监督学习1.3 反向传播训练多层架构1.4 卷积神经网络1.5 基于深度卷积网络的图像理解1.6 分布式表征和语言处理1.7 循环神经网络1.8 深度学习的未来深度学习三巨头对深度学习的里程碑式综述，入门经典。原论文链接： http://www.cs.toronto.edu/~hinton/

Nature：Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

Hinton、LeCun、Bengio 是深度学习的最权威的科学家。文中介绍的网络是深度学习中最为成熟，经典的部分。读这篇文章可以对深度学习的核心模块有一个最快的认识。背景借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。