Thuật toán học sâu


Câu trả lời:


6

Mạng lồi sâukiến trúc tương đối mới của mạng lưới thần kinh sâu , đã được phát triển để khắc phục những hạn chế về khả năng mở rộng của mạng lưới niềm tin sâu (DBN) . Bạn có thể đọc thêm về các chi tiết kỹ thuật của kiến ​​trúc và hiệu suất của nó trong các tài liệu nghiên cứu, ví dụ, trong bài viết này cũng như một bài báo sau này , cả từ Microsoft Research.

Có thể có ích khi đọc thêm về DBN trên trang web truy cập mở được đánh giá ngang hàng hấp dẫn này , vì nó toàn diện hơn Wikipedia về chủ đề này. Theo tôi, thậm chí toàn diện và thú vị hơn về các kiến trúc học sâu trong AI có thể được tìm thấy trong báo cáo kỹ thuật này .


thú vị ..... tôi sẽ đọc những bài báo đó ..... có triển khai nguồn mở nào cho mạng lồi sâu không?
hadooper 17/12/14

@hadooper: Cảm ơn bạn đã nâng cấp, rất vui vì bạn thấy nó hữu ích. Không biết về việc triển khai nguồn mở, ít nhất là được hỗ trợ bởi Microsoft. Tôi rất nghi ngờ điều đó, vì Microsoft sử dụng học sâu cho các sản phẩm có tính cạnh tranh cao, chẳng hạn như Bing và Skype Translator: blog.skype.com/2014/12/15/skype-translator-how-it-works .
Alexanderr Blekh 17/12/14

thực sự .... không có triển khai DCN nguồn mở nào ... !!!
hadooper

@hadooper: Tôi khá chắc chắn về điều đó. Tuy nhiên, tôi cũng khá chắc chắn rằng đó chỉ là vấn đề thời gian, cho đến khi chúng ta sẽ thấy một số triển khai nguồn mở của DCN, tương tự như các mạng thần kinh hiện có và các dự án học tập sâu.
Alexanderr Blekh

1
Các nhà nghiên cứu của Microsoft đã đạt được tỷ lệ lỗi 0,83% thử nghiệm với DCN và H2O là nhận được tỷ lệ lỗi 0,87% với học sâu sắc đối với cùng một tập dữ liệu mnist ... (SOURCE: slideshare.net/0xdata/h2-o-deeplearningarnocandel052114 )
hadooper
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.