Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training
Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la modélisation des fonctions comportant plusieurs facteurs de variation. Nous...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Language: | en |
| Published: |
2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/1866/5022 |