整理 | 周翔

作為深度學(xué)習(xí)的奠基人之一，Yann LeCun 的一言一行都頗受關(guān)注。近日，Yann LeCun 在 CCN 2017 （認(rèn)知計(jì)算神經(jīng)科學(xué)大會(huì)）上發(fā)表了主題為“How does the Brain learn so much so quickly”的演講，內(nèi)容詳實(shí)，非常有啟發(fā)性。

該演講主要分為以下幾個(gè)部分：

1）Obstacles to AI（通往 AI 的阻礙）

• Learning models of the world

• Learning to reason and plan

2）The Architecture of an Intelligent System（智能系統(tǒng)的架構(gòu)）

3）Predictive Models In Questioning-Answering and Dialog（問答和對(duì)話中的預(yù)測(cè)模型）

4）Predictive Models with Uncertainty Adversarial Training（具有不確定性對(duì)抗訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型）

5）Video Prediction of semantic Segmentation（基于語義分割的視頻預(yù)測(cè)）

6）Semi-Supervised Learning (adversarially)（半監(jiān)督學(xué)習(xí)）

7）Fader Networks: Disentangling factors of variation to Parameterize the Image Manifold (adversarially)

8）How do we 'design' objective functions? We learn them

以下是AI科技大本營(yíng)整理的完整PPT內(nèi)容和視頻播放地址：

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