Turing Award Won by 3 Pioneers in Artificial Intelligence (Published 2019)
From left, Yann LeCun, Geoffrey Hinton and Yoshua Bengio. The researchers worked on key developments for neural networks, which are reshaping how computer systems are built.Credit...From left, Facebook, via Associated Press; Aaron Vincent Elkaim for The New York Times; Chad Buchanan/Getty Images SAN FRANCISCO — In 2004, Geoffrey Hinton doubled down on his pursuit of a technological idea called a n
機械学習・人工知能分野の現状と今後（NIPS2018参加ログ） - Qiita
はじめに NIPS2018に参加して，昨日，日本へ帰国しました．5日間にわたり本当に沢山の方々の話を聞くことができ，とても有意義な時間を過ごしました．多くの講演や議論の中で，機械学習・人工知能分野には，2018年現在において，以下の3つの大きな流れがあるように感じました． (1) 現状の機械学習パラダイムの不備を認識し，対策しようとする流れ (2) アルゴリズムレベル，ツールレベルの漸進的改善を進める流れ (3) 機械学習と神経科学の相互リンクを生み出そうとする流れ 記憶が新鮮なうちに，これら3つの潮流についてまとめておきます．NIPSの公式サイトには，招待講演を含め，多くの論文やスライドが公開されているので，気になる方はそっちも確認してみてください！ https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule 総論 機械学習・人工知能分野は，ここ数年のうちに驚異的
人工知能勉強会 第1回 人工知能研究の全体像
3. 知能とは何か • 知能の有無を判別する方法はあるか？ – 「一般的な人間に知能があること」には同意できる – 客観的に知能の有無を判別する方法は知られていない – ネコ、トカゲ、カエル、アリ、ミドリムシ 、石ころ に知能があるか？ – 「わからない」もしくは「言葉の定義による」 • 定義できるほど知能について理解できていない 4. チューリングテスト(1950) • 「機械は考えることができるか？」 – 「機械」や「考える」という言葉の定義をしてもな かなか結論がでない • 話をして、人間と区別がつかないなら、その相手 は「考えている」と言えるだろう – 姿や声に惑わされないようにチャットで – 参考文献: A. M. Turing (1950) “Computing Machinery and Intelligence”, Mind 49: 433-460. • 現在は人工知能の判
Differentiable neural computers | DeepMind
Research Differentiable neural computers Published 12 October 2016 Authors Gregory Wayne, Alexander Graves In a recent study in Nature, we introduce a form of memory-augmented neural network called a differentiable neural computer, and show that it can learn to use its memory to answer questions about complex, structured data, including artificially generated stories, family trees, and even a map
Hacker's guide to Neural Networks
Note: this is now a very old tutorial that I’m leaving up, but I don’t believe should be referenced or used. Better materials include CS231n course lectures, slides, and notes, or the Deep Learning book. Hi there, I’m a CS PhD student at Stanford. I’ve worked on Deep Learning for a few years as part of my research and among several of my related pet projects is ConvNetJS - a Javascript library for
Deep Learning and Neural Networks
Advanced Research Seminar I/III Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology January 2014 Instructor: Kevin Duh, IS Building Room A-705 Office hours: after class, or appointment by email (x@is.naist.jp where x=kevinduh) Course Description Deep Learning is a family of methods that exploits using deep architectures to learn high-level feature representations from d
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Information processing using a single dynamical node as complex system - Nature Communications