Algorithme d'apprentissage profond

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Réseau profond convexe est relativement nouvelle l' architecture des réseaux de neurones profonds , qui a été développé afin de surmonter les évolutivité limites des réseaux de croyances profondes (DBN) . Vous pouvez en savoir plus sur les détails techniques de l'architecture et ses performances dans des articles de recherche, par exemple, dans cet article ainsi que dans un article ultérieur pertinent , tous deux de Microsoft Research.

Il pourrait être avantageux d'en savoir plus sur DBN sur ce fascinant site en libre accès évalué par les pairs , car il est plus complet que Wikipedia sur le sujet. À mon avis, un aperçu encore plus complet et intéressant des architectures d'apprentissage en profondeur dans l'IA peut être trouvé dans ce rapport technique .

Aleksandr Blekh
la source
intéressant ..... je vais lire ces articles ..... y a-t-il une implémentation open source pour net convexe profond?
hadooper
@hadooper: Merci d'avoir voté, heureux de le trouver utile. Je ne connais pas l'implémentation open source, au moins soutenue par Microsoft. J'en doute fortement, car Microsoft utilise le deep learning pour des produits hautement compétitifs, tels que Bing et Skype Translator: blogs.skype.com/2014/12/15/skype-translator-how-it-works .
Aleksandr Blekh
en effet .... il n'y a pas d'implémentation DCN open source disponible ... !!!
hadooper
@hadooper: J'étais assez sûr de cela. Cependant, je suis également sûr que ce n'est qu'une question de temps, jusqu'à ce que nous voyions des implémentations open source de DCN, de la même manière que les réseaux de neurones et les projets d'apprentissage en profondeur déjà existants.
Aleksandr Blekh
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Des chercheurs de Microsoft ont atteint un taux d'erreur de test de 0,83% avec DCN et H2o obtient un taux d'erreur de 0,87% avec un apprentissage en profondeur pour le même ensemble de données mnist ... (SOURCE: slideshare.net/0xdata/h2-o-deeplearningarnocandel052114 )
hadooper