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Machine Heart Report#机器之心编辑部#在训练机器学习模型时,过度拟合确实是秃头.杰弗里·欣顿(Geoffrey Hinton)在2012年提出的辍学对防止过度拟合具有良好的效果.在出现大量Dropout变体之后,该技术也已成为机器学习研究人员常用的训练技巧. #万万我没想到Google申请了这项技术的专利,而该专利于昨天生效! #我们可以在Google Patents中查看此技术的专利详细信息页面:https://patents.google.com/patent/USB2/zh_#这非常合适.该专利详细信息页面中Dropout的总体定义为"解决神经网络过度拟合的系统和方法."该页面介绍了Dropout技术及其创建者-Geoffrey Hinton,Alexander Krizhevsky,Ilya Sutskever,Nitish Srivastva,专利申请状态,专利文本#从上图可以看出,该技术的当前专利权人(当前受让人)是Google. #下图显示了Dropout专利申请的主要时间节点.我们可以看到两个最底线的日期-2019-06-26专利生效并且2034-09-03专利过期. #在专利申请文件的主体中,Google提供了神经网络的结构图和训练流程图,并介绍了专利申请的背景,简要概述了专利,提供了专利分类,并描述了专利实施原理. #什么是辍学?#事实上,Dropout可以自然地理解为不同模型体系结构的集成方法,它为Bagging集成提供了一种非常便宜的近似方法.如下图所示,基本的两层全连接网络可以在每次更新时随机删除不同的单元,从而形成不同的体系结构.由于关注每个更新的神经元不同,因此密钥更新的权重也不同,因此最终的集成可以实现正则化效果. #SELECT:<深度学习> #Dropout自2012年以来产生了非常重要的影响.如今的神经网络训练基本上使用一些Dropouts作为正则化器.这主要是因为神经网络的拟合能力太强,如果不小心就会发生过度拟合,因此无论是循环还是卷积,都非常容易根据过度拟合来调整丢弃概率. #以前,像Hinton这样的研究人员还试图构建更强大的Dropout,例如看起来像修剪的Targeted Dropout,大大减少迭代次数的Multi-Sample Dropout,等等.但是最近,谷歌为Dropout的通用技术申请了专利,该专利现已生效.借助这种简单而精致的技术,只需几行即可使用NumPy编写正向和反向传播代码.专利真的会对我们产生重大影响吗? #Google已为Dropout申请专利.对您有影响吗? #一旦Google专利生效,它就会吸引大量食用甜瓜的人. #有很乐观的感觉没什么大不了的:#"没有问题……我相信Google永远不会执行专利许可.他们关于"使用深度神经网络处理图像"的专利已经生效了一段时间(但没有可执行的专利许可). "#据说,Hinton等人没有提出Dropout:"我敢打赌,这项专利将不被执行.辍学是Stenphen Jose Hanson在1990年的论文中提到的文章之一.这是一个特例.欣顿,他们没有引用这篇论文.链接:https://arxiv.org/abs/1808.03578"#和"擦拭蜂蜜的小嘴":#还要挖出Google的Deepmind申请了其他类似的专利:#"年轻人仍然是模式.谷歌已经申请了包括word2vec在内的大量专利!" #Word2vec由Tomas Mikolov领导的Google研究小组提出.一种计算单词矢量表示的方法. Google提供了Apache2许可下发布的Word2vec的开源版本.米科洛夫(Mikolov)于2014年离开Goog​​le加盟Facebook,谷歌于2015年5月获得了Word2vec方法的专利,该方法于2019年6月26日生效.#图源:https://patents.google.com/patent/USB1/ en?inventor = Tomas + Mikolov&assignee = Google + LLC#此外,我们还发现了另一项于昨日生效的专利-在图形处理单元上训练卷积神经网络,其受让人是Microsoft. #图源:https://patents.google.com/patent/USB2/zh_CN? Q = G06N3%2f084#还有一些合理化建议:#"根据您的情况,请签入:#如果您是一家创业公司,现在需要融资,在您的算法中使用Google的专利将是一个沉重的负担,并且可能甚至影响融资.如果您是与Google发生专利纠纷的组织,则在提起诉讼之前请三思,因为Google也拥有反专利的专利武器.如果您是Google的专利律师,并且您是人生的胜利者. "目前尚不清楚这项专利是否会产生实质性影响,Google尚未做出回应.机器核心的读者怎么看?#