|
2023年4月10日相反,他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法(Forward‑Forward Algorithm,FF)。 在最近的 NeurIPS 2022 大会上,Hinton 发表了题目为《The Forward-Forward Algorithm for Training Deep Neural Networks》的特邀演讲,论述了前向算法相比于反向算法的优越性
7天前但别忘了,Hinton可是深度学习和神经网络的先驱之一,他的担忧可不是空穴来风。 Hinton的家族背景也是科学家辈出,他自己也一直在和抑郁症作斗争,工作对他来说是一种释放压力的方式。他的学术生涯可谓是一波三折,从英国到美国,再到加拿大,他一直在追求模拟人脑功能的“神经网络”研究。虽然早期他的研究并不被主流学术...
2024年10月11日为此,研究者们开始加强对神经网络的测试和验证工作,引入更多的安全性和可靠性指标来评估其性能。同时,他们也在探索新的方法来提高神经网络的鲁棒性和适应性,以应对各种未知和不确定的挑战。 在未来的发展中,神经网络将继续扮演着人工智能领域的重要角色。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展,神经网络将不断进化和...
2024年12月29日物理学奖毫无争议地花落约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)和杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)两位巨匠之手,以表彰他们在人工神经网络和机器学习领域那具有开创性意义的卓越工作。回顾往昔,他们宛如科研道路上无畏的拓荒者,在人工智能发展的早期,面对诸多未知与质疑,凭借着对科学的执着信念和非凡智慧,一步步搭建起人工神经网络...
2024年3月8日我们没有关于进化的模型,但对于神经网络而言就大不一样了,我们有模型描述神经网络中发生的这些复杂过程,我们知道在前向传播中会发生什么,我们不是通过测量,而是通过计算,来查看改变权重将如何影响事情。 Geoffrey Hinton教授,人称“人工智能教父”,他是英国皇家学会院士(FRS),也是加拿大皇家学会院士( FRSC)和加拿大国家...
2024年10月8日Hinton的研究不仅限于玻尔兹曼机，他还巧妙地运用了统计物理学的工具来设计神经网络。这种方法使得神经网络在处理复杂数据时，能够更有效地识别和分类模式。通过引入统计物理学的概念，Hinton增强了神经网络的学习能力，使其在面对海量数据时，能够快速而准确地提取关键信息。这一进展为机器学习的广泛应用提供了强有力的...
2025年2月3日2024年，John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton因为在神经网络和机器学习中的奠基性工作获得了诺贝尔物理学奖。事实上，物理学的众多研究方法和理论工具，如统计力学、量子力学等，都在AI中找到了独特的应用场景。近年来备受关注的扩散模型(diffusion model)就是另一个绝佳范例。这类模型借鉴了朗之万动力学的物理过程...
4天前近年来,人工智能(AI)技术的发展正以前所未有的速度改变着我们的世界。约翰·霍普菲尔德(John Hopfield)和杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)在神经网络领域做出了开创性贡献。为什么人工智能研究领域受到全球关注?人工智能发展进程中又是如何演化? 近日,中国科学技术大学刘欢团队在hLife发表了题为“Learning from life, enabli...
2023年6月12日实际上这正是 Hinton 团队近些年最重要的研究成果之一,详情可参阅机器之心的报道《放弃反向传播后,Geoffrey Hinton 参与的前向梯度学习重磅研究来了》。 Mengye Ren 通过大量研究表明该方法是能够在神经网络中实际生效的,但操作起来却很复杂,实际效果也还赶不上反向传播。如果大型网络的深度更深,那么它与反向传播的差距...
