Kniga-Online.club
» » » » Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - Ян Лекун

Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - Ян Лекун

Читать бесплатно Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения - Ян Лекун. Жанр: Зарубежная образовательная литература / Науки: разное год 2004. Так же читаем полные версии (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте kniga-online.club или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Назад 1 ... 78 79 80 81 82 Вперед
Перейти на страницу:
2019.

112

Steve El-Sharawy, Facebook algorithm: How the shift in engagement can favour newsrooms, Global Editors Network Newsletter, 5 February 2019.

113

Luca Mediavilla, Mark Zuckerberg. l'lys.e vendredi pour rencontrer Emmanuel Macron., Les Échos, 7 mai 2019.

114

Brent Harris, Bilan du d.bat global et commentaires propos du Conseil de surveillance sur les politiques de contenu de Facebook et leur application, Newsroom, 27 juin 2019.

115

Mark Zuckerberg, A privacy-focused vision for social networking, Facebook, 6 march 2019.

116

См. Главу 6.

117

В черно-белом изображении размером 1000 × 1000 пикселей, где каждый пиксель может принимать 256 значений, существует 256 ** 10 000 000 возможных конфигураций пикселей. Это число из 24 миллионов цифр! Обучающий набор из 1 миллиарда примеров охватывает лишь очень малую его часть.

118

См. Главу 7, рисунок 7.9.

119

См. главу 7, «Архитектура „больших“ приложений: автономный автомобиль».

120

Сédric Villani, Donner un sens à l'intelligence artificielle. Pour une stratégie européenne, mars 2018, https://www.ladocumentationfrancaise.fr/var/storage/rapports-publics/184000159.pdf.

121

Emmanuel Dupoux, http://www.fscp.net/persons/dupoux.

122

Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio. Generative adversarial nets, Advances in Neural Information Processing Systems, 2014, p. 2672–2680.

123

Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala, Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks, ICLR2015, arXiv:1511.06434.

124

Michael Mathieu, Camille Couprie, Yann LeCun, Deep multi-scale video prediction beyond mean square error, ICLR2016, arXiv:1511.05440.

125

Othman Sbai, Mohamed Elhoseiny, Antoine Bordes, Yann LeCun, Camille Couprie, DesIGN: Design inspiration from generative networks, ECCV Workshops, 2018, arXiv: 1804.00921.

126

Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Progressive Growing of GANS for Improved Quality, Stability and Variation, ICLR2018, https://openreview.net/forum?id=HK99zCeAB.

127

Daniel Kahneman, Système 1 / Système 2. Les deux vitesses de la pensée, Flammarion, 2011.

128

Базальные ганглии – это основные структуры мозга, отвечающие за эмоции и мотивацию.

129

Mikael Henaff, Alfredo Canziani, Yann LeCun, Model-predictive policy learning with uncertainty regularization for driving in dense traffic, ICLR2019. Vid.o explicative: https://youtu.be/X2s7gy3wlYw et https://openreview.net/forum?id=HygQBn0cYm.

130

https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/.

131

Ronghang Hu, Jacob Andreas, Marcus Rohrbach, Trevor Darrell, Kate Saenko, Learning to reason: End-to-end module networks for visual question answering, ICCV 2017, http://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2017/html/Hu_Learning_to_Reason_ICCV_2017_paper.html.

132

Группа правительственных экспертов по автономным системам оружия летального действия (АСОЛД), 2018 г.,

https://www.unog.ch/__80256ee600585943.nsf/(httpPages)/7c335e71dfcb29d1c1258243003e8724 OpenDocument и ExpandSection = 3.

133

https://www.partnershiponai.org/.

134

Julia Angwin, Jeff Larson, Surya Mattu et Lauren Kirchner, «Machine bias», https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing.

135

См. Главу 7, «Встраивание контента и измерение сходства».

136

Файрвол (англ. firewall, противопожарный вал или стена, брандмауэр) в сетевых технологиях – межсетевой экран, т. е. комплекс аппаратных или программных средств для изоляции частей сети.

137

«Основные научные революции объединяет то, что все они сбросили человеческое высокомерие с пьедесталов извечной уверенности о нашем центральном положении в космосе.» Зигмунд Фрейд, цитата взята из книги Stephen Jay Gould «Origin, stability, and extinction», Dinosaur in a Haystack: Reflections in Natural History, Harmony Books, 1995, часть 3, глава 13.

138

Kevin Hartnett, «To build truly intelligent machines, teach them cause and effect», Quanta Magazine, 15 mai 2018, https://www.quantamagazine.org/to-build-truly-intelligent-machines-teach-them-cause-and-effect-20180515/.

139

Nick Bostrom, Superintelligence. Paths, Dangers, Strategies, Oxford University Press, 2014; trad. fr: Superintelligence. Quand les machines surpasseront l'intelligence humaine, Dunod, 2017.

140

По мнению многих исследователей проблемы, вызванные развитием телевидения, интернета и социальных сетей, не только не решены, а еще находятся далеко от пика своего отрицательного воздействия.

141

Jitendra Sharma, Alessandra Angelucci, Mriganka Sur. Induction of visual orientation modules in auditory cortex, Nature, 2000, 404 (6780), p. 841.

142

Stanislas Dehaene, Yann Le Cun, Jacques Girardon, La Plus Belle Histoirede l'intelligence, Robert Laffont, 2018.

Назад 1 ... 78 79 80 81 82 Вперед
Перейти на страницу:

Ян Лекун читать все книги автора по порядку

Ян Лекун - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки kniga-online.club.


Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения отзывы

Отзывы читателей о книге Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения, автор: Ян Лекун. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Уважаемые читатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

  • 1. Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации.
  • 2. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний.
  • 3. Просьба отказаться от нецензурной лексики.
  • 4. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор kniga-online.


Прокомментировать
Подтвердите что вы не робот:*
Подтвердите что вы не робот:*