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LeCun力荐，PyTorch官方权威教程书来了，意外的通俗易懂
千呼万唤始出来，PyTorch 官方权威教程书终于来了。书籍一出便获 LeCun 转推力荐。PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来，PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%；如今，PyTorch 已经称霸LeCun力荐，PyTorch官方权威教程书来了，意外的通俗易懂
千呼万唤始出来，PyTorch 官方权威教程书终于来了。书籍一出便获 LeCun 转推力荐。PyTorch 无疑是当今最火热的深度学习框架之一。自 2016 年诞生以来，PyTorch 已发展成一个非常繁荣的开发社区。据统计，在 2017 年，深度学习顶会中使用 PyTorch 的论文比例还不到 10%；如今，PyTorch 已经称霸贝叶斯网络之父Judea Pearl力荐、LeCun点赞，这篇长论文全面解读机器学习中的因果关系
本文认为机器学习和人工智能领域中的待解难题本质上与因果关系有关。图灵奖得主、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 曾自嘲自己是「AI 社区的反叛者」，因为他对人工智能发展方向的观点与主流趋势相反。Pearl 认为，尽管现有的机器学习模型已经取得了巨大的进步，但遗憾的是，所有的模型不过是对Yann LeCun都推荐的深度学习资料合集！
传统机器学习感知器TensorFlow：https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/tensorflow1_ipynb/basic-ml/perceptron.ipynbPyTorch：https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/basic-ml/perceptron.ipynb逻辑回归TensorFlow：https://gitcnn实现minist手写体识别-更新中
数据集下载 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人
上周扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——Yann LeCun。 一位陪伴Hinton三十年磨一剑，最终笑傲AI界的法国人。让我们一起记住这张面孔。 作者 | 小满 言有三 编辑 | 小满 言有三 1 30秒了解LeCun Yann LeCun，CNN之父，纽约网络权重初始化方法 常数初始化、Lecun、Xavier与He Kaiming
梯度消失与梯度爆炸 梯度为偏导数构成的向量。 损失函数收敛至极小值时，梯度为0（接近0），损失函数不再下降。我们不希望在抵达极小值前，梯度就为0了，也不希望下降过程过于震荡，甚至不收敛。梯度消失与梯度爆炸分别对应这2种现象， 梯度消失(vanishing gradients)：指的是在训练过程中，梯度（偏导）网络权重初始化方法总结（下）：Lecun、Xavier与He Kaiming
目录 权重初始化最佳实践 期望与方差的相关性质 全连接层方差分析 tanh下的初始化方法 Lecun 1998 Xavier 2010 ReLU/PReLU下的初始化方法 He 2015 for ReLU He 2015 for PReLU caffe中的实现 小结 参考 博客：blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 权重初始化最佳实践 书接(转载)Yann LeCun说是时候放弃概率论了，因果关系才是理解世界的基石
十年来人工智能一直艰难前行，也许突破口就在于重新审视和质疑我们自己的科研偏差。 作者：Carlos E. Perez，编译：高宁、阮雪妮、Aileen Yann LeCun说，他已经做好放弃概率论的准备了！ 今年9月初，Yann LeCun在Cognitive Computational Neuroscience (CCN) 2017上发表了题为“为什么大脑能短时LeNet-1998-Yann LeCun
卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例 卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络