Training deep convolutional architectures for vision

Training deep convolutional architectures for vision

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Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce proce...

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Bibliographic Details
Main Author: Desjardins, Guillaume
Other Authors: Bengio, Yoshua
Language:en
Published: 2010
Subjects:
Réseau de neurone
Neural network
Apprentissage profond
Deep learning
Apprentissage non-supervisé
Unsupervised learning
Apprentissage supervisé
Supervised learning
RBM
Modèle à base d’énergie
Energy-based model
Tempered MCMC
Applied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800)
Online Access:http://hdl.handle.net/1866/3646

Internet

http://hdl.handle.net/1866/3646

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