参考资料 http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/transauto6.pdf http://cseweb.ucsd.edu/~gary...
其想法正在Toronto和Google Brain团队进行中。不知道Hinton有没有读过田中敬司关于颞叶中神经细胞识物的研...
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“Time Capsule” first debuted in Hong Kong in 2017 and has made stops in cities such as Berlin, Melbourne, Dubai and Los Angeles. The Toronto launch is extra special because it’s Louis Vuitton’s 35th anniversary in the city– expect to see unique Toronto inserts. Special to the Toronto...
图片取自Hinton在University of Toronto 的名为 Does the Brain do Inverse Graphics? 的讲座的公开PPT 而且这对三维也是有效的,这里看到了 Hinton 冲击三维视觉的野心。 Hinton 这波会成功吗? Hinton 是个很“固执”的人,在 Andrew Ng 对他的采访中,他说出了自己的想法: ...
(图片取自 Hinton 在 University of Toronto 的名为 Does the Brain do Inverse Graphics? 的讲座的公开 PPT) 我们无法直接回答,而是要在意识中「旋转」某个 R,才能判断手相性是否一致。并且角度差的越大,人判断时间就越长。 而「意识旋转」同样突出了「坐标框架」的存在,我们难以判断手相性,是因为它们有不一致...
图片取自Hinton在University of Toronto 的名为 Does the Brain do Inverse Graphics? 的讲座的公开PPT 而且这对三维也是有效的,这里看到了 Hinton 冲击三维视觉的野心。 Hinton 这波会成功吗? Hinton 是个很“固执”的人,在 Andrew Ng 对他的采访中,他说出了自己的想法: ...
NYT报道：https://www.nytimes.com/2017/11/28/technology/artificial-intelligence-research-toronto.html 摘要 深度神经网络已被证明是执行分类任务一种非常有效的方法。当输入是高维数据、输入与输出间关系复杂，且有大量标注训练样本时，深度神经网络的性能极其优异。但是，由于网络依赖分布式分层表示，很难解释为什么...
同时,新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文,使用训练好的神经网络创建一种软决策树(soft decision tree),以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建,一方面更好地理解,大神Hinton,一直奋斗在深度学习第一线。
模型:https://storage.googleapis.com/capsule_toronto/mnist_checkpoints.tar.gz python experiment.py --data_dir=$DATA_DIR/mnist_data/ --train=false \ --summary_dir=/tmp/ --checkpoint=$CKPT_DIR/mnist_checkpoint/model.ckpt-1 下载并抽取二进制版的 cifar10 数据集到 $DATA_DIR/,cifar 10 预训练...