双盲评审之下，图灵奖得主的论文也会被拒。LeCun表示，在这篇论文中，他们提出了一种极其简单、高效的方法，用于联合嵌入（joint-embedding）架构的自监督训练。本文转载自：机器之心编辑：张倩、小…
论文介绍作者：YannLeCun,LeonBottou,YoshuaBengio,andPartrickHaffner全文和源代码下载，公众号回复：20180423作者简介YannLeCun，生于1960年，是一位机器学习、计算机视觉、机器人、计算神经科学领域的计算机科学家。他被大家所熟知的是...
不过，对于普通研究者来说，LeCun论文被拒让人看到了顶会审稿机制透明的一面：看来双盲评审还是有一定公平性的。而且，审稿结果似乎并没有被网络上的宣传所左右：该论文今年5月份就出现在了arXiv上，而且LeCun发表推特进行了宣传。
Lecun总的论文引用量为100000+，近年来发表文章较少了。所有的论文，在以下GitHub项目中可以获取，或者给公众号发送关键词消息“LeCun”，即可获得下载链接。
不过，对于普通研究者来说，LeCun论文被拒让人看到了顶会审稿机制透明的一面：看来双盲评审还是有一定公平性的。而且，审稿结果似乎并没有被网络上的宣传所左右：该论文今年5月份就出现在了arXiv上，而且LeCun发表推特进行了宣传。
论文题目：Deeplearning论文来源：Deeplearning翻译人：BDML@CQUT实验室DeeplearningYannLeCun,YoshuaBengio&GeoffreyHintonAbstractDeeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresent
LeCun在这篇论文中延续了他在巴黎六大博士论文的工作，将BP延展开来。我们先来看这个网络里面定义的卷积操作，他吸取了Neocognitro的稀疏交互的优点，但他和福岛邦彦的网络最大不同在于，我们在生成每个featuremap时，在所有的感受野都只用单个神经元。
不过，对于普通研究者来说，LeCun论文被拒让人看到了顶会审稿机制透明的一面：看来双盲评审还是有一定公平性的。而且，审稿结果似乎并没有被网络上的宣传所左右：该论文今年5月份就出现在了arXiv上，而且LeCun发表推特进行了宣传。
Lecun被骂退，黑人女研究者要求必须被引用！Reddit热议ML社区八大毒瘤因为一篇被指“种族歧视”的PULSE算文，图灵奖得主、Facebook首席AI科学家YannLecun在推特上遭遇了飓风般的“…
一周AI论文|YannLeCun被骂退推特，都是因为这篇论文！马斯克的星链太空互联网今天开启私人测试！夏末开启，无需安装，人人可申请！“老板狗腿”AI上线！这款软件能潜入电脑，远程监工评绩效，还分分钟给老板打小报告大招or刷榜？
论文介绍作者:YannLeCun,LeonBottou,YoshuaBengio,andPartrickHaffner全文和源代码下载,公众号回复:20180423作者简介YannLeCun,生于1960年,是一位机器学习、计算机视觉...
卷积神经网络论文学习(Lecun1998)Ⅰ.介绍A.数据学习自动机器学习可以归纳为,是第p个输入模式,W是学习权值,是识别类标号。损失函数,理想输出。,目标是...
Lecun的cnn引起了我很大的兴趣,从今天开始看Lecun的论文,并把实践结果发布在这里。20100419GeneralizationandNetworkDesignStrategies论文看完了,搞清楚了...
OpenCV编程实现LeCun论文(Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition)中的CNN之前由于工程原因要实现LeCun中的CNN算法,在实现的过程中遇到了一...
这篇文章非常具有代表意义,是LeCun在1998年发布的大名鼎鼎的LeNet,在这里LeCun发了一篇46页的论文,第一次喊出了卷积网(Convolutionalnetwork)的口号,并且把结果...
作者:JunboZhao,MichaelMathieu,YannLeCun参与:吴攀摘要我们在这里介绍「基于能量的生成对抗网络(Energy-basedGenerativeAdversarialNetwork,简称EBGAN)」模型,该网络将...
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来源:YannLeCun、arxiv昨晚,Facebook人工智能实验室的主任YannLeCun在其脸书的个人主页推荐了其最新的一篇论文。论文摘要通过这个世界已经习得和可区分的前向模型来进行行为规...
128.Marc'AurelioRanzato,Y-LanBoureauandYannLeCun:Sparsefeaturelearningfordeepbeliefnetworks,AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems(NIPS...
虽然CNN在数字图像处理，语音处理取得了大量的成绩，但是CNN仍然存在一些尚未解决的问题，例如在池化过程中...