Hinton最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法｜NeurIPS 2022特邀演讲（2）
CIFAR-10 数据集测试Hinton 接着在 CIFAR‑10 数据集上测试了 FF 算法的性能，证明了 FF 训练出的网络在性能上能够媲美反向传播。该数据集有 50,000 张 32x32 的训练图像，每个像素具有三个颜色通道，因此，每个图像都有 3072 个维度。由于这些图像的背景复杂且高度可变，并且在训练数据很有限的情况下无法很好地建模，除非隐藏层非常小，否则包含两到三个隐藏层的全连接....
Hinton最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法｜NeurIPS 2022特邀演讲
Hinton最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法｜NeurIPS 2022特邀演讲新智元新智元 2022-12-08 13:08 发表于北京 新智元报道 作者：AI科技评论（李梅、黄楠）编辑：好困【新智元导读】在未来万亿参数网络只消耗几瓦特的新型硬件上，FF 是最优算法。过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度....
Hinton胶囊网络后最新研究：用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络
在提出备受瞩目的“胶囊网络”（Capsule networks）之后，深度学习领域的大牛、多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作，包括Distill the Knowledge in a Neural Network等。今天我们介绍的是Hinton作为作者之一，谷歌大脑、DeepMind等的研究人员提交的distillatio....
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