A survey of deep neural network architectures and their applications

Since the proposal of a fast learning algorithm for deep belief networks in 2006, the deep learning techniques have drawn ever-increasing research interests because of their inherent capability of overcoming the drawback of traditional algorithms dependent on hand-designed features. Deep learning ap...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Neurocomputing (Amsterdam) Jg. 234; S. 11 - 26
Hauptverfasser:	Liu, Weibo, Wang, Zidong, Liu, Xiaohui, Zeng, Nianyin, Liu, Yurong, Alsaadi, Fuad E.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 19.04.2017
Schlagworte:	Autoencoder Convolutional neural network Deep belief network Deep learning Restricted Boltzmann machine Deep learning Restricted Boltzmann machine Deep belief network Autoencoder Convolutional neural network
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
Online-Zugang:	Volltext
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