Свёрточная нейронная сеть для решения задачи классификации
Автор: Ле Мань Ха
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и упровление
Статья в выпуске: 3 (31) т.8, 2016 года.
Бесплатный доступ
В данной работе рассмотрена свёрточная нейронная сеть для решения задачи классификации, ее структуру, метод обучения и преимущества перед полносвязной нейронной сетью.
Нейронная сеть, глубинное обучение, свёртка, субдискретизация, классификация
Короткий адрес: https://sciup.org/142186151
IDR: 142186151
Список литературы Свёрточная нейронная сеть для решения задачи классификации
- Lee H., Grosse R., Ranganath R., Ng A.Y. Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical Representations. Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning. 2009
- Bengio Y. Learning deep architectures for AI//Foundations and Trends in Machine Learning, 2009
- Hinton G.E., Salakhutdinov R.R. Reducing the dimensionality of data with neural networks//Science. 2006
- LeCun Y. LeNet-5, convolutional neural networks. Retrieved 16 November 2013
- Bengio Y., Courville A., Vincent P. Representation learning: A review and new perspectives. Pattern Analysis and Machine Intelligence//IEEE Transactions. 2013
- Bengio Y., LeCun Y. Scaling learning algorithms towards AI/eds. L. Bottou, O. Chapelle, D. DeCoste, J. Weston. Large Scale Kernel Machines. MIT Press, 2007
- Thorsten B., Franz A. Web 1T 5-gram Version 1 LDC2006T13. DVD. Philadelphia: Linguistic Data Consortium, 2006
- Britz D. Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow, 2015
Статья научная
