深度学习大神Yoshua Bengio经典前瞻演讲,帮你打通深度学习的任督二脉(上)
本文联合编译:Blake、高斐
雷锋网注:Yoshua Bengio教授是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域,他也是人工智能领域中经典之作《Learning Deep Architectures for AI》的作者。Yoshua Bengio连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun教授一起造就了2006年始的深度学习复兴。他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题。目前他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一(蒙特利尔大学),本文是他在2009年的经典前瞻演讲——“人工智能学习深度架构”有关内容的第一部分。
人工智能学习深度架构
Yoshua Bengio 蒙特利尔大学
主要内容:“人工智能学习深度架构”
深度架构效果好
在视觉和自然语言处理任务中打败了浅层神经网络(sha
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深度学习盛会ICLR2017最佳论文都是啥?,雷锋网带你5min过重点(附论文链接)
雷锋网编者按:万众瞩目的2017年ICLR 于今天在法国召开。该大会是Yann LeCun 、Yoshua Bengio 等几位行业顶级专家于2013年发起。别看它历史不长,影响力却不小,如今已成为深度学习领域一个至关重要的学术盛事。 据雷锋网消息,ICLR论文评选结果于今日新鲜出炉。经过列为评委的火眼金睛,在507份论文中共有15篇论文成功进入口头展示阶段,181篇进入海报展示阶段。 除了这些被选入ICLR 2017的论文,还有三篇论文成功当选为ICLR 2017最佳论文。今天,雷锋网小编就带大家领略一下这三篇最佳论文的风采。这三篇论文分别是: 《用半监督知识迁移解决深度学习中训练隐私数据的问题》(Semi-supervised Knowledge Transfer for
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《私有云计算整合、虚拟化和面向服务的基础设施》一2.4存储虚拟化
2.4存储虚拟化 存储虚拟化是存储模块的主要焦点(参见图2-2),它抽象了服务器应用访问数据时的逻辑表现与数据的物理位置,实现了位置无关性(云计算的基本特征之一)。虚拟系统负责管理卷到实际物理位置的映射过程,使逻辑实体以卷的形式展现给用户。虚拟化软件或虚拟化设备负责维护映射表,它也是元数据的一部分。映射粒度小至物理磁盘的一部分,大至整个物理磁盘,在这样的环境中,单个信息块由其LUN,也即物理磁盘,以及LUN内的偏移地址一起确定,这一偏移地址也称为逻辑块地址(Logical Block Address,LBA)[16]。逻辑实体通常指虚拟磁盘,物理磁盘之间的地址空间映射由它们各自的LUN确定。说明:物理磁盘也可以仅为存储的一部分,例如从底层磁盘子系统中的RAID阵列切出来的一块。从另一个角度来看,传统存储管理通常采用到主机系统的DAS
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