Deep learning architectures, specif

Deep learning architectures, specifically those built from artificial neural networks (ANN), date back at least to the Neocognitron introduced by Kunihiko Fukushima in 1980.[19] The ANNs themselves date back even further. The challenge was how to train networks with multiple layers. In 1989, Yann LeCun et al. were able to apply the standard backpropagation algorithm, which had been around since 1974,[20] to a deep neural network with the purpose of recognizing handwritten ZIP codes on mail. Despite the success of applying the algorithm, the time to train the network on this dataset was approximately 3 days, making it impractical for general use.[21] In 1995, Brendan Frey trained a network containing six hidden layers and several hundred hidden units using the wake-sleep algorithm, which was devised by Peter Dayan and Geoffrey Hinton.[22] However, training took two days.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถาปัตยกรรม เรียนรู้ลึกโดยเฉพาะที่สร้างขึ้นจากเครือข่ายประสาทเทียม (แอน), เวลากลับน้อย Neocognitron นำ โดย Kunihiko ฟุกุชิมะในพ.ศ. 2523 [19] การ ANNs เองวันกลับยิ่ง ความท้าทายเป็นวิธีการฝึกอบรมเครือข่ายที่ มีหลายชั้น ในปี 1989, Yann LeCun et al. ก็สามารถใช้การ backpropagation มาตรฐานอัลกอริทึม ซึ่งได้รับรอบตั้งแต่ 1974, [20] เครือข่ายประสาทลึกโดยมีวัตถุประสงค์การจดจำรหัสไปรษณีย์เขียนด้วยลายมือบนจดหมาย แม้ความสำเร็จของอัลกอริทึมใช้ เวลาในการฝึกอบรมเครือข่ายบนชุดข้อมูลนี้ได้ประมาณ 3 วัน ทำให้ไม่สามารถทำงานทั่วไป [21] ใน 1995, Frey เบรนฝึกอบรมเครือข่ายที่ประกอบด้วยหกชั้นซ่อนและหลายร้อยซ่อนหน่วยใช้นอนหลับปลุกอัลกอริทึม ซึ่งถูกคิดค้นโดยดายันปีเตอร์นี่ Hinton [22] อย่างไรก็ตาม การฝึกอบรมใช้เวลาสองวัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถาปัตยกรรมการเรียนรู้ลึกโดยเฉพาะผู้ที่สร้างขึ้นจากเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) วันที่กลับมาอย่างน้อยกับ Neocognitron นำโดยคูนิฮิโกะฟุกุชิมะในปี 1980 [19] วันที่ ANNs ตัวเองกลับมาให้ดียิ่งขึ้น ความท้าทายคือวิธีการฝึกอบรมเครือข่ายที่มีหลายชั้น ในปี 1989 Yann LeCun et al, ก็สามารถที่จะใช้อัลกอริทึม backpropagation มาตรฐานซึ่งได้รับรอบตั้งแต่ปี 1974 [20] กับเครือข่ายประสาทลึกกับวัตถุประสงค์ของการรับรู้ที่เขียนด้วยลายมือรหัสไปรษณีย์ในจดหมาย อย่างไรก็ตามความสำเร็จของการใช้อัลกอริทึมที่เวลาในการฝึกอบรมเครือข่ายในชุดนี้อยู่ที่ประมาณ 3 วันทำให้มันทำไม่ได้สำหรับการใช้งานทั่วไป. [21] ในปี 1995 เบรนแดนเฟรย์ผ่านการฝึกอบรมเครือข่ายที่มีหกชั้นที่ซ่อนอยู่และหลายร้อยหน่วยที่ซ่อนไว้ใช้ ขั้นตอนวิธีการปลุกนอนซึ่งได้รับการคิดค้นโดยปีเตอร์ Dayan และเจฟฟรีย์ฮินตัน. [22] อย่างไรก็ตามการฝึกอบรมใช้เวลาสองวัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ลึกเรียนสถาปัตยกรรม โดยเฉพาะผู้ที่สร้างขึ้นจากโครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) วันที่กลับอย่างน้อยเพื่อ neocognitron แนะนำโดยคุนิฮิโกะ ฟูในปี 1980 [ 19 ] แอนน์เองวันที่กลับไปไกลกว่านั้น ความท้าทายของวิธีการรถไฟของเครือข่ายหลายชั้น ในปี 1989 , XXX lecun et al . สามารถใช้ขั้นตอนวิธีแบบมาตรฐานที่ได้รับรอบตั้งแต่ปี 1974 [ 20 ] เครือข่ายประสาทลึกกับวัตถุประสงค์ของการจำรหัสไปรษณีย์ที่เขียนด้วยลายมือบนจดหมาย แม้จะมีความสำเร็จของการใช้อัลกอริทึม เวลารถไฟเครือข่ายในชุดข้อมูลนี้ประมาณ 3 วัน มันไม่ได้สำหรับการใช้งานทั่วไป [ 21 ] เมื่อปี 1995เบรนแดน เฟรย์ อบรมเครือข่ายที่ประกอบด้วยหกชั้นซ่อนและหลายร้อยอยู่หน่วยที่ใช้ปลุกนอนอัลกอริทึมซึ่งถูก devised โดย ปีเตอร์ และ เจฟฟรีย์ ดายัน ฮินตัน [ 22 ] อย่างไรก็ตาม การฝึกใช้เวลา 2 วัน