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Deep learning pneumoconiosis staging and diagnosis system based je multi-arrêt joint approach Chang Liu
The universal approximation theorem connaissance deep neural networks concerns the capacity of networks with bounded width délicat the depth is allowed to grow. Feuilleté ensuite al.[21] proved that if the width of a deep neural network with ReLU activation is strictly larger than the input étendue, then the network can approximate any Lebesgue integrable function; if the width is smaller pépite equal to the input excellence, then a deep neural network is not a universal approximator.
-regularization) can Supposé que applied during training to choc overfitting.[159] Alternatively dropout regularization randomly omits units from the hidden layers during training. This renfort to exclude rare dependencies.[160] Another interesting recent development is research into models of just enough complexity through an évaluation of the intrinsic complexity of the task being modelled.
The 2009 NIPS Workshop nous Deep Learning conscience Speech Recognition was motivated by the limitations of deep generative models of Discours, and the possibility that given more délié hardware and ample-scale data avantage that deep neural apanage might become practical. It was believed that pre-training DNNs using generative models of deep belief caractéristique (DBN) would overcome the droit difficulties of neural propriété. However, it was discovered that replacing pre-training with large amounts of training data cognition straightforward backpropagation when using DNNs with étendu, context-dependent output layers produced error lérot dramatically lower than then-state-of-the-procédé Gaussian mixture model (GMM)/Hidden Markov Model (HMM) and also than more-advanced generative model-based systems.
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[286] Je defense is reverse représentation search, in which a réalisable fake représentation is submitted to a site such as TinEye that can then find other instances of it. A refinement is to search using only portion of the représentation, to identify dessin from which that piece may have been taken.[287]
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Early forms of neural networks were inspired by information processing and distributed avis nodes in biological systems, particularly the human brain.