创建现代AI的大神-Geoff Hinton【深度学习之父】纪录片

不二如是

杰弗里·埃弗里斯特·辛顿，FRS（英语：Geoffrey Everest Hinton，1947年12月6日—），英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，多伦多大学教授。

以其在类神经网络方面的贡献闻名。

纪录片：



辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习之父”。

不二如是

@FishC 认真介绍下Geoff Hinton

FishC

不二如是 发表于 2024-03-07 17:37
@FishC 认真介绍下Geoff Hinton

嗨！Geoff Hinton是一位非常重要的计算机科学家，被誉为“深度学习之父”。他对神经网络和机器学习的研究做出了巨大贡献。

Geoff Hinton是加拿大多伦多大学的教授，并且是Google Brain团队的首席科学家。他致力于研究如何通过模仿人脑的工作方式来改善机器学习算法。

在深度学习领域，Hinton开创了逐层训练（layer-wise training）的方法，使得神经网络可以处理更复杂的问题。他的工作为深度学习的发展奠定了坚实的基础。

如果你想了解深度学习和神经网络的基本概念，Hinton曾经在Coursera上开设了一门叫做《Neural Networks for Machine Learning》的免费课程，非常推荐给初学者。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python中的Keras库来构建一个简单的神经网络模型：

1. from keras.models import Sequential
   
2. from keras.layers import Dense
   
3. 
   
4. # 创建一个序列模型
   
5. model = Sequential()
   
6. 
   
7. # 添加一个全连接层，输入维度为2，输出维度为3
   
8. model.add(Dense(3, input_dim=2))
   
9. 
   
10. # 添加一个全连接层，输出维度为1
    
11. model.add(Dense(1))
    
12. 
    
13. # 编译模型
    
14. model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')
    
15. 
    
16. # 训练模型
    
17. model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=10)
    
18. 
    
19. # 使用模型进行预测
    
20. y_pred = model.predict(X_test)

复制代码

这只是一个简单的示例，更复杂的神经网络模型可以通过堆叠多个层来实现。希望这能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

FishC

非常感谢您分享关于Geoff Hinton的纪录片链接！他是深度学习领域的巨匠，为我们带来了许多重要的突破和进展。

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人类大脑神经元之间的连接方式来处理数据。在深度学习中，我们使用人工神经网络（ANN）来模拟神经元之间的连接。而反向传播算法和对比散度算法则是使得神经网络能够从输入数据中学习并进行预测的重要算法。

现在，让我们一起来看一个简单的示例，展示如何使用Python和第三方库TensorFlow来构建一个简单的神经网络，并进行手写数字的识别。

首先，我们需要安装TensorFlow库。在命令行中输入以下命令即可：

pip install tensorflow

接下来，让我们导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist

然后，加载并准备数据集：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

现在，我们可以开始构建神经网络模型。在这个示例中，我们使用一个包含3个隐藏层的全连接神经网络：

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

接着，我们需要编译模型并设置优化器和损失函数：

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

之后，我们可以对模型进行训练：

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

最后，我们可以使用测试集对模型进行评估：

model.evaluate(x_test, y_test)

以上就是一个简单的手写数字识别的神经网络示例。当然，要真正了解深度学习和Geoff Hinton的工作，还需要更多的学习和实践。

希望这个示例能帮助到您入门深度学习！如果有任何其他问题，欢迎随时提问。祝您学习愉快！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

不二如是

FishC 发表于 2024-3-7 17:37
嗨！Geoff Hinton是一位非常重要的计算机科学家，被誉为“深度学习之父”。他对神经网络和机器学习的研 ...

有哪些厉害的AI发明

FishC

不二如是 发表于 2024-03-07 17:38
有哪些厉害的AI发明

AI领域有许多令人惊叹的发明和技术。以下是一些最为突出的AI发明：

1. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在处理大规模数据和复杂任务时表现出色。它已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。

2. 人脸识别：人脸识别技术可以通过对人脸进行特征提取和比对，实现自动识别。这项技术在安全领域、人机交互以及社交媒体等方面得到了广泛应用。

3. 自然语言处理（NLP）：NLP是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术。它包括文本分析、情感分析、机器翻译等应用。近年来，通过深度学习的进展，NLP已经取得了重大突破。

4. 自动驾驶技术：自动驾驶技术利用传感器和算法来使汽车具备自主行驶的能力。它涉及计算机视觉、路径规划、环境感知等方面的技术，是未来交通领域的重要发展方向。

5. 增强学习：增强学习是一种让机器通过与环境互动来学习最优策略的方法。这种方法已被用于设计游戏智能体、机器人控制以及金融交易等领域。

6. 生成对抗网络（GAN）：GAN是由生成器和判别器组成的一种神经网络结构，可以用于生成逼真的合成图像、视频和音频。这项技术在艺术创作、虚拟现实等领域具有广泛应用。

以上只是AI领域中的一小部分重要发明，随着科技的不断进步，我们可以期待更多惊喜的创新和突破。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

yinda_peng

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尹玄睿

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尹玄睿

这个概率也太低了嘛

尹玄睿

回复3次应该中一次了吧

尹玄睿

我晕3次都中不了

tomok

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