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分层学习机器和视觉皮层神经科学
Hierarchical Learning Machines and Neuroscience of Visual Cortex |
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| 课程网址: |
http://videolectures.net/ecmlpkdd2010_pogio_hlm/
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| 主讲教师: |
Tomaso A. Poggio
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| 开课单位: |
麻省理工学院
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| 开课时间: |
2010-11-16
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| 课程语种: |
英语
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| 中文简介: |
学习是理解智能并在机器中复制智能的门户。在再生核Hilbert空间中的正则化提供了学习算法的经典示例。然而，相应的架构不同于大脑中学习是理解智能并在机器中复制智能的门户。通过对核希尔伯特空间的正则化，给出了一个经典的学习算法实例。然而，相应的结构与大脑中发现的深层层次结构不同。我将概述一个新的尝试(与S. Smale一起)，为分层内核机器开发一个数学模型——以递归定义的“派生内核”概念为中心——并直接由视觉皮层神经科学提出。的深层次结构。我将描绘一种新的尝试（与S. Smale一起）为分层内核机器开发数学 - 以递归定义的“派生内核”的概念为中心 - 并直接由视觉皮层的神经科学提出。
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| 课程简介: |
Learning is the gateway to understanding intelligence and to reproducing it in machines. A classical example of learning algorithms is provided by regularization in Reproducing Kernel Hilbert Spaces. The corresponding architecture however is different from the deep hierarchies found in the brain. I will sketch a new attempt (with S. Smale) to develop a mathematics for hierarchical kernel machines – centered around the notion of a recursively defined “derived kernel” – and directly suggested by the neuroscience of the visual cortex.
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| 关 键 词: |
学习智能; 学习算法; 核希尔伯特空间; 正则化; 数学模型; 递归算法; 视觉皮层神经科学
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| 课程来源: |
视频讲座网公开课
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| 最后编审: |
2019-05-26：cwx
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| 阅读次数: |
103
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图 书 馆