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一文读懂深度学习模型近年来重要进展(附梳理图)

唐杰老师学生帮忙整理的Deep Learning模型最近若干年的重要进展。有4条脉络,整理很不错。分享一下。 track1 cv/tensor 1943年出现雏形,1958年研究认知的心理学家Frank发明了感知机,当时掀起一股热潮。后来Marvin Minsky(人工智能大师)和Seymour Papert发现感知机的缺陷:不能处理异或回路、计算能力不足以处理大型神经网络。停滞! 1986年hinton正式地提出反向传播训练MLP,尽管之前有人实际上这么做。 1979年,Fukushima 提出Neocognitron,有了卷积和池化的思想。 1998年,以Yann LeCun为首的研究人员实现了一个七层的卷积神经网络LeNet-5以识别手写数字。 后来svm兴起,这些方法没有很受重视。 2012年,Hinton组的AlexNet在Image

LeCun、Bengio、Hinton三巨头曾合体,Nature发文综述深度学习(论文精华)

深度学习三巨头Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton曾在Nature上共同发表一篇名为《深度学习》的综述文章,讲述了深度学习为传统机器学习带来的变革。 从2006年Geoffrey Hinton为世人展示深度学习的潜能算起,深度学习已经蓬勃发展走过了10多个年头。这一路走来,深度学习究竟取得了怎样的成就,又会何去何从呢? 文摘菌节选了这篇论文的精华部分进行编译,对这些问题作出了回答。在公众号后台对话框内回复“三巨头”即可下载这篇论文~ 左起:Yann LeCun(Facebook)、Geoffrey Hinton(谷歌/多伦多大学)、Yoshua Bengio(蒙特利尔大学)、吴恩达(deeplearning.ai) 借助深度学习,由多重流程层组成的计算模型能够从不同层级的抽象数据中学习数据的特征

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