Deep Learning of Nonnegativity-Constrained Autoencoders for Enhanced Understanding of Data

Unsupervised feature extractors are known to perform an efficient and discriminative representation of data. Insight into the mappings they perform and human ability to understand them, however, remain very limited. This is especially prominent when multilayer deep learning architectures are used. T...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org
Hlavní autoři:	Ayinde, Babajide O, Zurada, Jacek M
Médium:	Paper
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 25.12.2018
Témata:	Deep learning Feature extraction Human performance Multilayers Regularization
ISSN:	2331-8422
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!