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搜索资源列表

  1. Reducing the Dimensionality of data neural networks

  2. Hinton 2006年的数据降维的方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-03
    • 文件大小：369664
    • 提供者：zyangguangke

  1. Supporting Online Material for Reducing the Dimensionality

  2. 2006 Hinton 数据降维的支持文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-06-03
    • 文件大小：450560
    • 提供者：zyangguangke

  1. Geoffrey Hinton 学生的深度学习博士论文

  2. Learning Deep Generative Models ，Geoffrey Hinton的学生的关于深度学习的博士论文，做deep leaning的必看，strongly recommend！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-08
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：zfy1111

  1. Deep learning（神经网络） 论文集， Hinton等大牛的最新论文

  2. deep learning 学习资源包，包括斯坦福大学的deep learning 的讲义，和机器学习大牛 Hinton 的最新论文集。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-03-18
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：u011476679

  1. deep leaerning-Hinton Science

  2. Hinton在Science上关于深度学习的MATLAB代码，训练RBM应用于数据降维

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-16
    • 文件大小：51200
    • 提供者：yang123jx

  1. deep learning

  2. y.lecun,y.bengio,g.hinton合作的nature文章《deep learning》

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2015-06-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：roll2013

  1. Hinton的Neural Networks for Machine Learning课件

  2. Hinton的Neural Networks for Machine Learning课件,包括2011、2012、2013三年的期末试题

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-06
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：sae1123

  1. Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课5-6章（内嵌字幕）

  2. Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课5-6章（内嵌字幕） Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课5-6章（内嵌字幕） Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课5-6章（内嵌字幕）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-08-10
    • 文件大小：152043520
    • 提供者：guotong1988

  1. Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课3~4章（内嵌字幕）

  2. Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课3-4章（内嵌字幕）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-08-11
    • 文件大小：141557760
    • 提供者：guotong1988

  1. Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课7-8章（内嵌字幕）

  2. Geoffrey Hinton的coursera神经网络公开课7-8章（内嵌字幕）

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-08-12
    • 文件大小：161480704
    • 提供者：guotong1988

  1. reducing the dimensionality of data with neural networks---hinton

  2. Hinton reducing the dimensionality of data with neural networks

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-29
    • 文件大小：462848
    • 提供者：pamela0530

  1. Hinton在NIPS2017上关于capsules的演讲PPT：Does the Brain do Inverse Graphics？

  2. Does the Brain do Inverse Graphics？这是hinton在NIPS2017给出的主题，深入地探讨来人类视觉和capsules

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：senius

  1. Hinton 神经网络与机器学习笔记（TingxunShi）

  2. Hinton 神经网络与机器学习笔记（TingxunShi） Hinton 神经网络与机器学习笔记（TingxunShi）

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-20
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wizardforcel

  1. 人工智能之父Hinton顶尖论文

  2. Geoffrey Hinton，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”，他曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，并且为多伦多大学的特聘教授。在2012年，Hinton还获得了加拿大基廉奖(Killam Prizes，有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖)。2013年，Hinton 加入谷歌并带领一个AI团队，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将HintonBack Propagation(反向传播)算法应用到神经网络与深度学

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-25
    • 文件大小：337920
    • 提供者：laotanwly

  1. 吴恩达李飞飞Hinton课程分享

  2. 吴恩达的2014 斯坦福machine learning，李飞飞的CS231n，Hinton的Nerual Network for Machine learning，都是中文字幕，（英文的不太好看懂），有课件，资源太大，放不下，自己的百度云分享，如果链接失效的话发我邮箱394001610@qq.com。

  3. 所属分类：深度学习

  1. Nature子刊：大脑学习也靠反向传播？Hinton等用新一代反向传播算法模拟神经网络

  2. 反向传播作为一种基本负反馈机制，极大地推动了深度学习神经网络的发展。那么，反向传播也存在于人脑的运行方式中吗？反向传播的发明者Geoffery Hinton发Nature子刊告诉我们：人脑中存在类似于反向传播的神经机制，我用一种新算法类比出来了！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：syp_net

  1. Deep Learning-LeCun、Bengio和Hinton三大牛的综述

  2. Nature为了纪念人工智能提出60周年，专门给了个 AI + 机器人专题 ，有多篇相关论文发表。本文是其中的一片，为深度学习三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton的综述文章“Deep Learning”。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhang1987110

  1. Deep Learning-LeCun、Bengio和Hinton三大牛的综述

  2. Nature为了纪念人工智能提出60周年，专门给了个 AI + 机器人专题 ，有多篇相关论文发表。本文是其中的一片，为深度学习三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton的综述文章“Deep Learning”。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-01-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hlj1013

  1. Deep Learning-LeCun、Bengio和Hinton三大牛的综述

  2. Nature为了纪念人工智能提出60周年，专门给了个 AI + 机器人专题 ，有多篇相关论文发表。本文是其中的一片，为深度学习三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton的综述文章“Deep Learning”。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wq3681

  1. 谷歌Hinton团队最新力作：让ImageNet无监督学习的指标提升了 7-10%，可媲美有监督学习的效果

  2. 如今，ImageNet上图像识别精度的性能提升通常一次只有零点几个百分点，而来自谷歌研究人员的最新研究，如图灵奖获得者杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）已经将无监督学习的指数提高了7-10%，甚至可以与有监督学习的效果相媲美。 Geoffrey Hinton领导的研究小组最近提出的无监督SimCLR方法立即引起广泛关注： Geoffrey Hinton表明SimCLR是一种简单明了的方法，它允许人工智能在没有类标记的情况下学习可视化表示，并能达到有监督学习的精度。本文作者指出，在I

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：714752
    • 提供者：weixin_38683848
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