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Learning Deep Architectures for AI - Couverture souple

 
9781601982940: Learning Deep Architectures for AI

Synopsis

Can machine learning deliver AI? Theoretical results, inspiration from the brain and cognition, as well as machine learning experiments suggest that in order to learn the kind of complicated functions that can represent high-level abstractions (e.g. in vision, language, and other AI-level tasks), one would need deep architectures. Deep architectures are composed of multiple levels of non-linear operations, such as in neural nets with many hidden layers, graphical models with many levels of latent variables, or in complicated propositional formulae re-using many sub-formulae. Each level of the architecture represents features at a different level of abstraction, defined as a composition of lower-level features. Searching the parameter space of deep architectures is a difficult task, but new algorithms have been discovered and a new sub-area has emerged in the machine learning community since 2006, following these discoveries. Learning algorithms such as those for Deep Belief Networks and other related unsupervised learning algorithms have recently been proposed to train deep architectures, yielding exciting results and beating the state-of-the-art in certain areas. Learning Deep Architectures for AI discusses the motivations for and principles of learning algorithms for deep architectures. By analyzing and comparing recent results with different learning algorithms for deep architectures, explanations for their success are proposed and discussed, highlighting challenges and suggesting avenues for future explorations in this area.

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Présentation de l'éditeur

Can machine learning deliver AI? Theoretical results, inspiration from the brain and cognition, as well as machine learning experiments suggest that in order to learn the kind of complicated functions that can represent high-level abstractions (e.g. in vision, language, and other AI-level tasks), one would need deep architectures. Deep architectures are composed of multiple levels of non-linear operations, such as in neural nets with many hidden layers, graphical models with many levels of latent variables, or in complicated propositional formulae re-using many sub-formulae. Each level of the architecture represents features at a different level of abstraction, defined as a composition of lower-level features. Searching the parameter space of deep architectures is a difficult task, but new algorithms have been discovered and a new sub-area has emerged in the machine learning community since 2006, following these discoveries. Learning algorithms such as those for Deep Belief Networks and other related unsupervised learning algorithms have recently been proposed to train deep architectures, yielding exciting results and beating the state-of-the-art in certain areas. Learning Deep Architectures for AI discusses the motivations for and principles of learning algorithms for deep architectures. By analyzing and comparing recent results with different learning algorithms for deep architectures, explanations for their success are proposed and discussed, highlighting challenges and suggesting avenues for future explorations in this area.

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Yoshua Bengio
Edité par Now Publishers, 2009
ISBN 10 : 1601982941 ISBN 13 : 9781601982940
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Bengio, Full Professor Yoshua
Edité par Now Publishers, 2009
ISBN 10 : 1601982941 ISBN 13 : 9781601982940
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ISBN 10 : 1601982941 ISBN 13 : 9781601982940
Neuf Paperback / softback
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Yoshua Bengio
Edité par Now Publishers Inc, 2009
ISBN 10 : 1601982941 ISBN 13 : 9781601982940
Neuf Paperback

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ISBN 10 : 1601982941 ISBN 13 : 9781601982940
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ISBN 10 : 1601982941 ISBN 13 : 9781601982940
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Vendeur : SecondSale, Montgomery, IL, Etats-Unis

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Etat : Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc. N° de réf. du vendeur 00088519020

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Bengio, Yoshua
Edité par Now Publishers Inc, 2009
ISBN 10 : 1601982941 ISBN 13 : 9781601982940
Neuf Kartoniert / Broschiert
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Inhaltsverzeichnis1: Introduction 2: Theoretical Advantages of Deep Architectures 3: Local vs Non-Local Generalization 4: Neural Networks for Deep Architectures 5: Energy-Based Models and Boltzmann Machines 6: Greedy Layer-Wise Training . N° de réf. du vendeur 448142431

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