​​ ​ Bengio"> 今年1月份,微软收购深度学习初创公司Maluuba时,Maluuba公司德高望重的顾问.深度学习先驱Yoshua Bengio也接手了微软的人工智能研究顾问工作.最近,Bengio以蒙特利尔学习算法研究所负责人的身份访问了微软位于华盛顿州雷德蒙的园区,并与员工们举行了座谈.本文是此次座谈内容的实录.(本文译自A conversation with AI pioneer Yoshua Bengio, 请点击网址即可查看.https://blogs.microsof…

对话机器学习大神Yoshua Bengio(下) Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在…

Yoshua Bengio教授(个人主页)是机器学习大神之一,尤其是在深度学习这个领域.他连同Geoff Hinton老先生以及 Yann LeCun(燕乐存)教授,缔造了2006年开始的深度学习复兴.他的研究工作主要聚焦在高级机器学习方面,致力于用其解决人工智能问题.他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一,好多其他教授早已投身于工业界,加入了谷歌或Facebook公司. 作为机器学习社区的活跃者,Yoshua Bengio教授在美国东部时间2月27日下午一点到两点,在著名社区R…

Yoshua Bengio最新演讲:Attention 让深度学习取得巨大成功(46ppt) Yoshua Bengio,电脑科学家,毕业于麦吉尔大学,在MIT和AT&T贝尔实验室做过博士后研究员,自1993年之后就在蒙特利尔大学任教,与 Yann LeCun. Geoffrey Hinton并称为“深度学习三巨头”,也是神经网络复兴的主要的三个发起人之一,在预训练问题.为自动编码器降噪等自动编码器的结构问题和生成式模型等等领域做出重大贡献.他早先的一篇关于语言概率模型的论文开创了神经网络做语言…

深度学习大牛Yoshua Bengio今天AAAI四小时深度学习教学讲座非常详尽,PPT有230页:http://t.cn/zQ4VRVx 如觉太长,可看他33页综述文:http://t.cn/zjkx49Z 感觉Bengio深度学习理论自成一家,与Hinton, Ng,Socher,Lecun等风格不同,主要从特征学习出发,讲述了DL近年的进展,以及各种最新的trick.…

NVIDIA Jarvis:一个GPU加速对话人工智能应用的框架 Introducing NVIDIA Jarvis: A Framework for GPU-Accelerated Conversational AI Applications 实时会话人工智能是一项复杂而富有挑战性的任务.为了允许与最终用户进行实时.自然的交互,模型需要在300毫秒内完成计算.自然的相互作用具有挑战性,需要多模态的感觉整合.模型管道也很复杂,需要跨多个服务进行协调: 自动语音识别(ASR) 自然语言理解(NLU…

1. 如何走上人工智能的研究的?Bengio说他小时候读了很多科幻小说,1985年(64年出生,21岁)研究生阶段开始阅读神经网络方面的论文,对这个领域产生了热情. 2. 如何看深度学习这些年的发展?Bengio说他们从实验.直觉入手,然后才提出理论,比如为什么反向传播有效,为什么深度这么重要.2000年开始研究深度神经网络的时候,他们只是很直觉的认为神经网络更深才会更强大,并不清楚怎么论证,最初的实验也没有成功. 3. 和30年前相比,有哪些东西是很重要的,它们后来被证明是以正确的,又有哪些最…

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引言: 深度学习的本质是用多层的神经网络找到一个可以被学习的复杂的函数实现语音识别,图像识别等功能. 多层神经网络的结构: 多层神经元的组成,每一层的输入都等于上一层的输出. 应用领域:cv,nlp 监督学习: 需要计算一个目标函数来测量出实际输出与预计输出之间的误差(距离),机器通过修改其参数来减小误差(距离)(反向传播的过程),这些参数称为权重,可以看作定义输出与输出之间关系的旋钮.一般利用梯度下降算法来实现反向传播.梯度下降:可以形象的比作为一个人从山顶下到山谷的过程,不断的往梯度最大反方…

Teaching Machines to Understand Us   By Tom Simonite  MIT Technology Review Vol.118 No.5 2015 让机器理解我们  作者 Tom Simonite  MIT科技评论 2015年第118卷5号 A reincarnation of one of the oldest ideas in artificial intelligence could finally make it possible to truly…