关于CNN和ViT的效率和泛化能力一直存在争议。 实验表明,CNN以硬编码的归纳偏差为特征,在EMC中优于ViT和MLP。当对语义标记的数据进行评估时,这种优势在所有模型大小中都持续存在。 CNN从具有空间结构的数据中获益匪浅,当空间结构通过排列被打...
近日,Reddit上公开了一则视频,上面记录了1993年Yann LeCun展示的,用于文本识别的世界上第一个卷积网络,所有人都可以通过当时的视频,亲自深刻感受到,当今经典又伟大的CNN,是如何诞生的。 随着AI的发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)已经成为从业者使用的最经典,也是最高效的神经网络架构之一。 1980年...
关于CNN和ViT的效率和泛化能力一直存在争议。 实验表明,CNN以硬编码的归纳偏差为特征,在EMC中优于ViT和MLP。当对语义标记的数据进行评估时,这种优势在所有模型大小中都持续存在。 CNN从具有空间结构的数据中获益匪浅,当空间结构通过排列被打...
在这个数据集的帮助下,次年LeCun便打造并训练了第一个版本的LeNet 1,在字母识别上取得了有史以来最高的准确率! 1993年,LeCun在电脑上展示识别手写字,将CNN与BP反向传播结合阅读“手写”数字,结果优于以往任何模型,很快便应用到ATM识别读取支票上的数字,小有成就的是,上世纪90年代末期已经处理了美国10%-20%支票...
Yann LeCun,生于1960年,是一位机器学习、计算机视觉、机器人、计算神经科学领域的计算机科学家。他被大家所熟知的是在非光学字符识别和利用卷积神经网络(CNN)实现计算视觉方面的工作,是CNN之父。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一。他与Léon Bottou.共同开发了Lush编程语言。
【新智元导读】深度学习界 “最敢说的人” Yann LeCun 再次放话,不过今天是提问:要是他早先能够预料到如今 CNN 被滥用,比如制作 DeepFake 换脸假视频,他当初还该不该开源 CNN?讲真,AI 研究发表和模型开源,真的该制定一个规范了。 Yann LeCun 今天在 Twitter 上提问: 讲真,要是当初知道卷积神经网络 (CNN) ...
卷积神经网络在最近这些年的深度学习领域可谓锋芒毕露,成为计算机视觉、语音识别等众多人工智能应用底层的基石,图灵奖得主杨立昆(Yann LeCun)便是它的重要奠基者之一。 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称 CNN)在最近这些年的深度学习领域可谓锋芒毕露,成为计算机视觉、语音识别等众多人工智能应用底层的基石,...
CNN之父的人工智能观点 在去年的十月份,Yann LeCun在接采访中提到,“今天的人工智能方法永远不会带来真正的智能。所有人工智能都面临某些基本问题,特别是如何衡量信息。” 而最近公开的演讲中,更是强烈批判GPT大模型所使用的方法,即根据概率生成自回归的大模型,根本无法破除幻觉难题。
开源CNN或深度学习软件平台直到2002年才出现(CNN是20世纪90年代早期商业软件包SN和2002年开源的Lush软件包的一项功能。20世纪90年代中后期才开始有OSS分发)。因此,在某种程度上,CNN直到2002年才完全发表(released)。但那时基本没有什么人关注CNN,或者想到用Lush来训练CNN。” ...
当今人工智能界有三位“教父”,其中对人工智能风险问题最为乐观的便是图灵奖得主 & CNN 之父 Yann LeCun(杨立昆)。LeCun 如今是 Meta 的首席人工智能科学家,也是纽约大学的教授,他常在各大会议与社交媒体上发声,与其他科学家甚至另外两位教父展开辩论。