深度学习的发展状况：发展史、三巨头、企业界、应用、存在的问题

最新推荐文章于 2024-06-02 21:25:00 发布
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#深度学习的发展状况 #发展史和三巨头 #企业界和应用 #存在的问题

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图片来自北大研究生课程《深度学习技术与应用》，感谢李戈老师。



发展史：



三巨头：



10年之后爆炸式发展的企业界：


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天才制造者：独行侠、科技巨头和AI｜深度学习崛起十年
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一次技术蓬勃的背后，必然需要长时间的酝酿，更离不开决定这一爆发瞬间的少数关键人物。正因有了那些特立独行的天才，他们的出现必将影响这一领域的发展方向，甚至决定未来科技发展的历史进程。回望深度学习领域，过去的黄金十年群星闪耀。...
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一、深度学习框架概述与深度学习技术的四大阵营 人工智能从学术理论研究到生产应用的产品化开发过程中通常会涉及到多个不同的步骤和工具，这使得人工智能开发依赖的环境安装、部署、测试以及不断迭代改进准确性和性能调优的工作变得非常繁琐耗时也非常复杂。为了简化、加速和优化这个过程，学界和业界都作了很多的努力，开发并完善了多个基础的平台和通用工具，也被称会机器学习框架或深度学习框架。有了这些基础的平台和工具，...
深度学习三巨头Hinton,Bengio,LeCunn共摘本年度ACM图灵奖（ACM A.M. Turing Award）
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ACM官网消息：https://awards.acm.org/about/2018-turing 众所周知的深度学习三巨头： Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Yann LeCun 三人共同拿下本年度的图灵奖，以表彰他们在人工智能领域内所做的贡献。 图灵奖是计算机领域内的最高奖项。以著名的计算机科学家艾伦图灵的名字命名，由ACM设立，每年颁发。 这里我们还是重点关注三...
【每天一个深度学习小八卦】深度学习三巨头
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深度学习领域存在三位非常著名的学者，我们把他们成为深度学习三巨头，这三位分别是Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton。根据ACM官网上的信息显示，ACM决定将2018年ACM A.M.图灵奖授予约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)、杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和杨乐昆(Yann LeCun) 三位深度学习之父，以表彰他们给人工智能带来的重大突破，这些突破使深度神经网络成为计算的关键组成部分。
当代人工智能三教父——深度学习三巨头
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yushibing717的博客
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其让深度学习更有效。他的团队还引入了注意力机制，这种机制促使了机器翻译的突破，并构成了深度学习的序列处理的关键组成部分。在每一步中，算法会根据当前节点的信息，通过模拟多次随机游戏来评估不同决策路径的优劣，并选择一个最具有潜在价值的节点进行扩展和模拟，最终通过回溯来更新每个节点的价值估计，以辅助做出最佳决策。在每一步中，算法会根据当前节点的信息，通过模拟多次随机游戏来评估不同决策路径的优劣，并选择一个最具有潜在价值的节点进行扩展和模拟，最终通过回溯来更新每个节点的价值估计，以辅助做出最佳决策。
深度学习三巨头共同发文，聊聊深度学习的过去、现在与未来
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07-13 663
作者|Yoshua Bengio,Yann LeCun,Geoffrey Hinton译者|香槟超新星出品|AI科技大本营(ID:rgznai100)人工神经网络领域的研究是基于对人类智能...
运维发展史：从人工到智能化的演进
文档以“开门见山：运维发展史”为开篇章节，首先指出中国互联网经历了三个显著发展阶段：第一阶段是以新浪、搜狐、网易为代表的门户网站时期，主要解决信息传播尤其是新闻资讯的普及问题；第二阶段是以腾讯、百度、...
深度学习：智能时代的核心驱动力量
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内容简介 科技巨头纷纷拥抱学习，自动驾驶、AI、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的 AlphaGo，背后都是学习在发挥的作用。学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯 · 谢诺夫斯基是人工智能十大科学家之一、学习先驱及奠基者，亲历了学习在 20 世纪 70 年代到 90 年...
深度学习还没入门？看看深度学习三巨头的Deep Learning综述(3)
zag666的博客
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ConvNet设计用于处理以多个阵列形式出现的数据，例如由三个2D阵列组成的彩色图像，其中包含三个颜色通道中的像素强度。许多数据模式以多个数组的形式存在：1D表示信号和序列，包括语言；2D用于图像或音频频谱图；对于视频或体积图像，为3D。convnet背后有四个关键思想，它们利用了自然信号的特性：局部连接、共享权重、池化和多层的使用。典型ConvNet（图2）的体系结构是由一系列阶段构成的。前几个阶段由两种类型的层组成：卷积层和池化层。卷积层中的单元组织在特征图中，其中每个单元通过一组称为滤波器组的权重连接
深度学习还没入门？看看深度学习三巨头的Deep Learning综述(1)
zag666的博客
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深度学习三巨头的主要贡献
颹蕭蕭
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Geoffrey Hinton， Yoshua Bengio， Yann LeCun
深度学习引发的思考和三巨头时代
People_AI的博客
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风吹起来的时候，大家都飘了起来~ 有些人飘在天上，有些人浮在水里，有些人趴在地上~
转载——卷积神经网络(CNN)基础入门介绍
Chrls_Wang的博客
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该篇写得很详细并且很清楚，转自：http://www.jeyzhang.com/cnn-learning-notes-1.html 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。CNN相较于传统的图像处理
深度学习的发展历史及应用现状
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深度学习是人工神经网络的一个分支，具有深度网络结构的人工神经网络是深度学习最早的网络模型。1943年，美国数学家沃尔特·皮茨（W.Pitts）和心理学家沃伦·麦克洛克（W.McCulloch）首次提出了人工神经网络这一概念，并使用数学模型对人工神经网络中的神经元进行了理论建模，开启了人们对人工神经网络的研究 [1]。1949年，著名心理学家唐纳德·奥尔丁·赫布（D. Olding Hebb）给出了
深度学习三巨头
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ACM（国际计算机学会）宣布，有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖，这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。ACM同时宣布，将于2019年6月15日在旧金山举行年度颁奖晚宴，届时正式给获奖者颁奖，奖金100万美元。 以表彰他们给人工智能带来的重大突破，这些突破使深度神经网络成为计算的关...
Bengio, Hinton, Lecun和三巨头联手再发万字长文：深度学习的昨天、今天和明天
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转载自新智元【导读】2018图灵奖获得者Yoshua Bengio, Yann LeCun和Geoffrey Hinton再次受ACM邀请共聚一堂，共同回顾了深度学习的基本概念和一些突破性...
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深度学习的发展趋势以及应用领域 图1         深度学习从2012年~2016年期间，使用的人数呈现上升的趋势。同时，深度学习可以被应用于很多领域：Android, NLP, 语音识别等。 深度学习的发展历程 • 1958: Perceptron (linear model) • 1969: Perceptron has limitation • 1980s: ...
深度学习研究综述
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《深度学习》综述：三巨头深度解析AI未来
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