وبلاگ دیجی پروژه

پروژه و ترجمه های هوش مصنوعی

وبلاگ دیجی پروژه

پروژه و ترجمه های هوش مصنوعی

وبلاگ دیجی پروژه

دیجی پروژه را در کانال تلگرام دیجی پروژه دنبال نمایید
https://telegram.me/DigiProjects

آخرین نظرات

۱ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «پترن» ثبت شده است

۱۰
فروردين

Hierarchical spatiotemporal feature extraction using recurrent online clustering

استخراج سلسله‌مراتبی ویژگی فضایی و زمانی با استفاده از خوشه‌بندی آنلاین بازگشت کننده

فرمت ترجمه مقاله : word – قابل ویرایش

تعداد صفحات ترجمه مقاله : 22 صفحه

دانلود اصل مقاله – رایگان

قیمت : 25000 تومان

مقدمه

یادگیری عمیق ماشین، یک چارچوب جامع برای استخراج ویژگی‌های معنادار از مشاهدات پیچیده به شیوه‌ای بدون نظارت فراهم می‌آورد. اکثریت معماری‌های عمیق یادگیری توصیف شده در ادبیات، اصولاً روی استخراج ویژگی‌های فضایی تمرکز دارند. با این حال، در دنیای واقعی، دریافت وابستگی‌های زمانی در مشاهدات برای ارجاع دقیق، حیاتی است. این مقاله، یک بهبود برای DeSTIN معرفی می‌کند که یک معماری عمیق یادگیری ترکیبی است که هر لایه‌ی آن شامل چندین نمونه از یک گره‌ی عادی است که برای نمایش الگوهای فضایی و زمانی در داده‌ها بر اساس یک الگوریتم خوشه‌بندی بازگشت کننده‌ی جدید یاد می‌گیرد. بر خلاف معماری‌های عمیق اصلی مثل شبکه‌هایی با اعتقاد قوی که آموزش لایه به لایه فرض می‌شود، هر گره در معماری پیشنهادی به طور مستقل و به موازات آموزش می‌بینند. به علاوه، جریان اطلاعات بالا به پایین و پایین به بالا، به ساده‌سازی شکل‌گیری ویژگی‌های غنی کمک می‌کند. یک تنظیم نیمه نظارت با دستیابی به نتایج جدید روی بنچ مارک طبقه‌بندی MNIST نشان داده می‌شود. یک پیاده‌سازی GPU بعداً با تأکید بر ویژگی‌های مقیاس‌پذیری چارچوب پیشنهادی بحث می‌شود.