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HINTON

MONTREAL-Canada

Company Name:
Corporate Name: 		HINTON
Company Title:  
Company Description:  
Keywords to Search:  
Company Address: 685 Rue Guy,MONTREAL,QC,Canada 
ZIP Code:
Postal Code: 		H3J2V5 
Telephone Number: 5149332372 
Fax Number:  
Website:
  
Email:
  
USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):
 829911 
USA SIC Description:
 Management Training 
Number of Employees:
 1 to 4 
Sales Amount:
 Less than $500,000 
Credit History:
Credit Report: 		Good 
Contact Person:
 Michael Hinton 
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HIPMEDIA COMMUNICATIONS
HINTON CLAUDE INC
HINTON CLAUDE INC DECORATR ENSEMB
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HINO MONTREAL INC
HINDU MISSION OF CANADA INC
HINDLE & ASSOC









Company News:
  • 如何评价Hinton提出的Forward-Forward方法？ - 知乎
    在Hinton的文章里，这件事情是让正样本的“Goodness”值足够大，让负样本的“Goodness”值足够小。 所以这两篇文章的基本原理是一样的，本质上，他们各自设计了一个损失函数的proxy，来代替损失函数提前调整各层的权重，不用等到最终审判（损失函数）的决定。
  • 如何看待Geoffrey Hinton的言论，深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？ - 知乎
    Hinton 认为，医疗保健是 AI 发展的重要领域。AI 技术可以显著提高医疗服务的质量和效率，满足社会对更多医疗服务的需求。未来，每个人可能会拥有多位专属医生，AI 技术将在这一过程中发挥关键作用。 Hinton：我认为医疗保健显然是一个大领域。
  • 如何评价 AI 教父 Hinton 演讲提到「如何控制比人类还聪明的超级智能，是一场前所未有的挑战」？ - 知乎
    关于这个问题，Hinton提到的一个比较新鲜的概念是Mortal Computation，中文被翻译为“非不朽计算”，字面上还挺令人费解的。这个概念最初是去年Hinton在一篇名为The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations的文章中提出的。作为反向传播算法的创立者，Hinton
  • Geoffrey Hinton老爷子的贡献主要是什么？ - 知乎
    但Hinton表示，他们在发表这篇论文之前确实不知道有人已经发表了相关文章。 为了把这篇文章发表在Geoffrey也坦言他做了一些”Political tricks“，在审稿之前，他专门拜访了审稿人，讲述BP 的出色之处。
  • 为什么杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）能带出更强的学生? - 知乎
    杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）之所以能够培养出像伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）这样杰出的学生，背后有多重原因。这些原因不仅包括他个人的学术成就和教学风格，还包括学生自身的素质和选择。以下是一些关键因素： ### 1 学术成就和声誉
  • 如何评价深度学习之父Hinton发布的Capsule论文？ - 知乎
    结果就是，这个版本的routing，按照hinton里面的五层结构，根本跑不起来，效果和论文完全对不上。没有办法，19年的SR必须在比较时候和ResNet进行相互协作。 相同的还有19年nips的star-up的路由。到现在代码也不开源，和我复现的结果完全不一样。
  • 如何理解Hinton提出的Neural Additive Models算法？ - 知乎
    知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
  • Yoshua Bengio为什么能跟Hinton、LeCun相提并论？？
    知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
  • 如何看待Hinton的论文《Dynamic Routing Between Capsules - 知乎
    很多Hinton在演讲中提到的成果（包括few-shot learning等等）论文里面还没有看到，也就意味着Hinton可能还有一些更加成熟的关于capsule的论文没有发表。 就理念而言，这篇论文践行了Hinton的哪些理念，而哪些论文还没有达到？而践行这些理念使用哪些具体的数学方法？
  • Hinton提出逐层贪婪训练的方式来解决梯度弥散和局部极值的问题，caffe是如何做到的？ - 知乎
    实际上caffe是支持hinton 2006年提出的逐层训练结构的 举个栗子，就是caffe examples中mnist autoencoder模型 实际上caffe作为一个神经网络的框架，提供了构建复杂神经网络的基础模块，如果只限制于cnn，就太浪费caffe了，就像最近比较火的LSTM也是可以通过caffe实现的




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