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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

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

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

【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/