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Facebook AI 实验室负责人Yann LeCun 在 CVPR2015 演讲,提到了深度学习在计算机视觉领域的应用及局限,比如缺乏理论、缺少论证、缺乏无监督学习,当然也提到了基于能量的非监督学习, 建立 用于非监督特征学习的正则化自然编码器

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塑造能量函数的7个策略: 1)建立学习机器使得低能量物体的量维持不变; (2)把有能量的数据点向上推,其他地方向下推;(3)把有能量的数据点向下推,特定区域向上推;(4)最小化梯度,最大化数据点周围的曲率;(5)训练一个动态系统使得动态因素转向流形

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第一个真正意义的深度卷积网络在贝尔实验室诞生 [LeCun et al 89] 用反向传播训练 数据:USPS 邮编号—7300 训练样本,2000测试样本 基于步长的卷积,不具备分离池化/采样层 池化层分离的卷积网络 卷积网络 (Vi

建立在深度卷积网络上的'Deformable part model' [Driancourt, Bottou 1991] 具有可训练灵活单词模板的口语单词识别方法; 是第一个建立在深度学习上的结构化预测的例子. 具有灵活单词模型的单词层级训练:

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2000年代中期的人脸检测技术成果[Garcia & Delakis 2003][Osadchy et al. 2004] [Osadchy et al, JMLR 2007] 同步人脸识别和姿势估计 语义分割 ConvNets 在生物图像分割

ConvNet 对一个窗口中的像素进行处理,并标记该窗口的中心像素. 使用一种条件随机域的方法进行噪音像素清理. 连接组学的三维版本. ConvNet在长距离适应性机器人视觉中的应用. 用卷积网络建模长距离视觉. 卷积网络体系结构

结构化预测和深度学习的首个例子:基于卷积网络(TDNN) 和 动态时间规整(DTW)的可训练自动语音识别系统 端到端学习 -- 单词层的差别训练: 使每一个系统模块成为可训练的 同时训练所有模块从而最优化全局损失函数 过程包括特征提取,识别

能量最小化论证(结构化预测:structured prediction++) ·深度学习系统能被组装为能量模型,又名因子图 ·推理过程是能量最小化过程或自由能量最小化(边缘化) 基于能量的学习[LeCun et al. 2006]:按所需输出的

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