| Yann LeCun | AI | 深度學習 | 卷積神經網路 | CNN | 人工智慧 | LeNet
【卷積神經網路之父Yann LeCun如何走出二次深度學習寒冬？】30年前過氣老論文，為何能催生革命全球的CNN框架
機器學習的起源可以追溯到1950年代，發展至今已超過一甲子，但期間也挺過兩次寒冬，才有現在蓬勃發展的盛況。不過，究竟曾讓大多研究者不看好的原因是什麼？Yann LeCun剖析其中關鍵
2019-10-10
| Yann LeCun | AI | 卷積神經網路 | LeNet | CNN | 自監督式學習 | Self-supervised Learning | SSL
為何CNN之父想研究自監督式學習，他最主要的動機是，要找到讓機器學習更像人類或動物學習的方法，專注於找到一套原則，讓機器變得更聰明
2019-10-10
| Yann LeCun | AI | 人工智慧 | 卷積神經網路 | CNN | 自監督式學習 | Self-supervised Learning | SSL
面對世代的傳承與技術的更迭，應採取更開放的心態，不讓過去有限的經驗拘束我們未來發展的可能性，也許就有機會克服更多過去無法處理的困難
2019-10-10
| Yann LeCun | AI | 卷積神經網路 | CNN | ICIP大會 | 自監督式學習 | Self-supervised Learning | SSL
【CNN之父Yann LeCun大預測】如何突破深度學習現有侷限？自監督式學習是解方
自監督式學習是建構一個更龐大的神經網絡，透過預測來認識世界，不斷透過已知的部分來預測未知，Yann LeCun認為，這是更接近人類的學習方法，也是有機會讓AI具備人類常識能力的第一步
2019-10-10
即使蒙娜麗莎只有一張名畫傳世，三星透過搭配圖像資料集中與蒙娜麗莎臉部特徵相似的人物，讓世人也能看到蒙娜麗莎的其他表情和動態影像
2019-05-24
臉書的語音團隊釋出第一個全卷積的語音辨識系統，系統的可學習部分能僅由卷積層組成，而且效能可以與循環架構相當。
2018-12-26
Google靠128維深度學習網絡打造新版音樂搜尋，辨識超大量音樂也不會變慢
聲音搜尋要比對的音樂資料庫非常龐大，因而增加了錯誤預測機率，Google用伺服器端不受限制的運算以及儲存資源，增加卷積神經網路大小以彌補這個缺點。
2018-09-17
| google | 簡立峰 | Google Brain | 機器學習 | 深度學習 | 卷積神經網路 | AI
Google用ML打造前瞻科學研究創新工具，要讓便宜的新一代基因定序設備也能夠超準確
Google 6日在臺發表過去Google Brain團隊在科學探索上的研究，包含用機器學習發現2顆新行星的成果，以及用於基因變體識別的深度學習工具DeepVariant
2018-02-06