Поиск по всему репозиторию:

Применение нейронных сетей глубокого доверия для выделения семантически значимых признаков

Thumbnail
Открыть/скачать файлы документа
Автор
Дата издания
2015
Издательство
БГУИР
УДК
004.89
Библиографическое описание
Головко, В. А. Применение нейронных сетей глубокого доверия для выделения семантически значимых признаков / В. А. Головко, А. А. Крощенко // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent System : материалы V международной научно-практической конференции, Минск, 19–21 февраля 2015 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Администрация Парка высоких технологий ; редкол.: В. В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2015. – С. 481–486 : ил. – Библиогр.: с. 486 (8 назв.).
Аннотация
В работе приводятся основные принципы построения и обучения нейронной сети глубокого доверия для выделения семантически значимых признаков на основе выборки CIFAR-10. Для предобучения нейронной сети глубокого доверия применяется разработанных подход, базирующийся на минимизации ошибки реконструкции видимых и скрытых образов для ограниченной машины Больцмана (RBM).
Аннотация на другом языке
The main principles of construction and learning deep belief neural networks for extraction valuable semantic features are proposed. The proposed approach is based on minimization of reconstruction mean square error, which we can obtain using a simple iterations of Gibbs sampling.
URI документа
https://rep.bstu.by/handle/data/37080
Документ расположен в коллекции