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2013 年论文阅读总结:
1 月 1 日至 1 月 20 日:
【1】A fast learning algorithm for deep belief nets: 2006
Hinton 关 于 deep learning 的代 表 作 。 Paper shows how to use
“complementary prior ” to eliminate the explaining away effects that
make inference difficult in densely-connected belief nets that have many
hidden layers. 文章讲了 deep learning 的整个体系机构,尤其对于用
Restricted Boltzmann machine 和 contrastive divergence learning 方法
的阐述。对于整个 Deep Learning 结构的把握是很好的文章。
【2 】To Recognize Shapes, First Learn to Generate Images: 2006
Hinton 报告文章。文章从脑神经的角度讲了为什么要研究 deep
learning 。列举了 learning multilayer networks 所面临的 five strategies 。
Pretraining ,fine-tuning 等等概念讲解的更加的详细。
【3】Learning multiple layers of representation :2007
这篇文章给我的最大收获就是了解了这个方向的很多 vocabulary :
top-dowm connections , distributed representations , fine-tuned ,
generative model ,discriminate model ,stochastic generative model 。
我也认为这是目前我所看文献中对于 pretraining 讲得最好的一篇, 至
少对于初学者比较好懂。
【4 】Reducing the dimensionality of data with neural networks :2006
这篇文章的重要性不用敷述, science 的文章,也是因为这篇文章,
deep network 开始改变整个机器学习的格局, neural network 开始进
入 deep network 时代。 版面的原因只要三页纸, 但字字金贵, 值得读
上四五面。
【5】Representation learning :a review and new perspectives :2012
综述性质的文章, 对于 deep architecture 整个领域的阐述。 适合看了
Restricted Boltzmann machine 和 auto-encoder 这些方法之后再去看这
篇,会有豁然开朗的感觉。
【6 】深度学习研究综述: 2012
这是这个领域我阅读的第一篇也是唯一一篇中文文献, 对于我刚开始
看起到了很大的启发作用,很多名词就是从这篇文章中得到启发的。
【7】How neural networks learning from experience : 1992
这篇文章很早,但是我认为对于进入 neural networks 领域非常的有
价值,对于之前应用的最成功的 back-propagation neural networks
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