Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines
L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence Artificielle, où les agents doivent apprendre à pa...
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Language: | en |
| Published: |
2014
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/1866/10550 |