也没啥原创,就是在学习深度学习的过程中丰富一下我的博客,嘿嘿. 不喜勿喷! Hinton是深度学习方面的大牛,跟着大牛走一般不会错吧-- 来源:A fast learning algorithm for deep belief nets 看着引用次数,什么时候我也能来一篇(不要笑我这个学渣). 摘要中出现的几个词就让我有点茫然: complementary priors,这是一个启发规则还是什么鬼的 explaining away effects,没听说过这个效应捏 据说他的这种快速的贪心算法(

启动者(A) 被远程开启者(B) 一.被远程开启的电脑(电脑B):1. 重新开机,并进到BIOS设定2. 把Wake On Land / Wake On PCI(E)设为Enable3. 储存并进入Ubuntu画面4. $sudo apt-get install ethtool5. $sudo ethtool -s eth0 wol g (eth? ?依该电脑网卡编号而定,可用ifconfig确认)6. $sudo vim /etc/rc.local exit 0前添加: sleep 5 eth

[z]Deeplearning原文作者Hinton代码注解 跑Hinton最初代码时看到这篇注释文章,很少细心,待研究... 原文地址:>http://www.cnblogs.com/BeDPS/p/3182725.html Matlab示例代码为两部分,分别对应不同的论文: 1. Reducing the Dimensionality of data with neural networks ministdeepauto.m   backprop.m   rbmhidlinear.m 2. A

家里组了台服务器存放资料,或者作为开发服务器,远程登陆成为刚性需求,由于机器需要的时候才用到,所以如果经常开机的话很费电,按需开机是最佳办法:网上教程很多,但是比较杂乱,表达累赘:还是自己总结一篇简单好用的: 前提条件 主板支持,现在的主板基本都支持,所以基本不用担心,很旧的主板好像是2000年左右的,还是需要插网卡(PCI2.1标准)需要3针WOL线连接主板: 关机时候为主板通电(600mA以上电流),把电源切断是不行的,网卡带电才可以: 非正常关机可能会唤醒失败,所以里如果断电导致关机的话可

之前我的一篇文章<网络唤醒全攻略(Wake On Lan)>介绍过如何设置远程唤醒电脑,着重于使用,这篇主要从原理方面解析一下当中的奥妙: 原理 将唤醒魔术包发送的被唤醒机器的网卡上,魔术包指AMD公司开发的唤醒数据包,具有远程唤醒的网卡都支持这个标准,用16进制表示如下: 6对"FF"前缀+16次重复MAC地址,举个例子假如我的网卡MAC地址是:AA:BB:CC:DD:EE:FF:11 那么魔术包就是: 0xFFFFFFFFFFAABBCCDDEEFF11AABBCCDD

1. 怀揣着对大脑如何存储记忆的好奇,Hinton本科最开始学习生物学和物理学,然后放弃,转而学习哲学:然后觉得哲学也不靠谱,转而学习心理学:然后觉得心理学在解释大脑运作方面也不给力,转而做了一段时间木匠(木匠?!木匠是什么鬼...要不要这么洒脱!),然后决定去试一试人工智能,跑去爱丁堡和Longuet Higgins学人工智能. (感觉Hinton一直带着兴趣和使命感,这是最终目的,而具体学科都只是手段,这个不行就换下一个,市面上找不到就自己造一个.想到现实中很多人因为本科填报了一个专业,就把

Tensorflow 实现 A Tensorflow implementation of CapsNet(Capsules Net) in Hinton's paper Dynamic Routing Between Capsules 项目地址:https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow Keras 实现 A Keras implementation of CapsNet in Hinton's paper Dynamic Routing B

[原文]    浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划     关于最新的 Hinton 的论文 Dynamic Routing Between Capsules,参见 https://www.zhihu.com/question/67287444/answer/251241736. 最近一次更新 17-10-11 11:00 (UTC+8).改善了一些表述,在无监督学习部分加入了'Tufas' 相关内容,以及视觉皮层的结构. 上一次更新 17-09-22 15:00 (按中国时间

最近一直在看仙守博友所记录的笔记 Hinton的CSC321课程(完结,待文字润色): 1.lecture1-NN的简介 2.lecture2-NN结构的主要类型的概述和感知机 3.lecture3-线性神经元和算法 4.lecture4-神经网络在语言上的应用 5.lecture5-对象识别与卷积神经网络 6.lecture6-mini批量梯度训练及三个加速的方法 7.lecture7-序列模型及递归神经网络RNN 8.lecture8-RNN的训练方法之二三 9.lecture9-提高模型泛

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记1 Link: Hinton的CSC321课程笔记2 一年后再看课程,亦有收获,虽然看似明白,但细细推敲其实能挖掘出很多深刻的内容:以下为在线课程以及该笔记的课程重难点总结. Lecture 01 增强学习: (这是ng的拿手好戏,他做无人直升机可是做了好久)增强学习的输出是一个动作或者一系列的动作,通过与实际的场合下的环境互动来决定动作,增强学习的

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Ref: 神经网络训练中的Tricks之高效BP (反向传播算法) 关于梯度下降的东西,涉及的知识很多,有必要单独一章 Lecture 06 —— mini批量梯度训练及三个加速的方法 (详见链接) 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降(SGD)学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 补充: 参见cs231n 2017版本,ppt写得比过去更好. [译] 理解 LSTM 网络:模块内部解析讲得不错. Lecture 07 Lecture 08 完全递归网络(Fully recurrent network) Hopfield网络(Hopfield network) Elman networks and Jordan network

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Lecture 09 Lecture 10 提高泛化能力 介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候如何设置元参数,然后给出一个通过提早结束训练来控制网络能力(其实就是防止过拟合)的例子. 所以我们需要方法来阻止过拟合, 第一个方法也是目前最好的方法:就是简单的增加更多的数据,如果你能提供更多的数据,那么就不需要去提

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头

2006年,机器学习泰斗.多伦多大学计算机系教授Geoffery Hinton在Science发表文章,提出基于深度信念网络(Deep Belief Networks, DBN)可使用非监督的逐层贪心训练算法,为训练深度神经网络带来了希望.如果说Hinton 2006年发表在<Science>杂志上的论文[1]只是在学术界掀起了对深度学习的研究热潮,那么近年来各大巨头公司争相跟进,将顶级人才从学术界争抢到工业界,则标志着深度学习真正进入了实用阶段,将对一系列产品和服务产生深远影响,成为它们背后

https://wol.aquilatech.com/ Wake On Lan 又名 aquilaWOL,这是一款免费且开源的图形界面 WOL 软件,有繁体中文界面,可以管理多台电脑和网络设备,支持批量开机.关机.支持 Ping 等,还可以支持扫描局域网的设备,功能丰富实用! 1.准备支持wake on lan网卡,大多数电脑主板自带的集成网卡都是支持的!大家先到BIOS里面去看下!2.BIOS设置好后,开机看下电脑的网卡设置,有没设置成允许远程唤醒! 3.以上三步都设置好后,下面就方便了! 使

A good way to set scene stop when hidden and run while visible again ! 使用sleep和wake方法的好处: 1.可以彻底让scene场景彻底休眠2.update function不会再运行3.同时会暂停场景内的Timer事件 GameScene.js代码 // phaser version 3.15.0 // 监听是否当前场景不可见/最小化 this.sys.game.events.on('hidden', function

2016年6月IEEE的麦克斯韦奖颁发给了机器学习的领军人物Geoffrey Hinton.颁奖辞十分优雅,同时简洁.凝练地解释了机器学习的最新进展以及神经网络的崛起.我忍不住翻译了一下. 颁奖辞 Geoffrey Hinton是深度学习的创立者,受对人脑感知机制的理解以及如何将其应用到计算机中的驱动,他帮助让人工智能更加智慧.Hindon是机器学习领域的权威学者.他发现并展示在进行非线性回归和分类的基础上,后向传播让神经网络拥有它内部的表达.他对后向传播算法的研究是在上世纪80年代机器学习领域

一种能够学习家谱关系的简单神经网络 血缘一共同拥有12种关系: son, daughter, nephew, niece, father, mother, uncle, aunt, brother, sister, husband, wife 有1个英国家庭以及1个意大利家庭,每一个家庭有12个人. 各种家庭关系都是可用三元数组表示.即( Agent / Relation / Patient ) 结构: (colin has-father james) (colin has-mother vic

https://www.cs.toronto.edu/~hinton/ Geoffrey E. Hinton I am an Engineering Fellow at Google where I manage Brain Team Toronto, which is a new part of the Google Brain Team and is located at Google's Toronto office at 111 Richmond Street. Brain Team T