New hybrid kernel architectures for deep learning
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/119034
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2018-04
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this work we explore the possibilities of combining neural network architectures and kernel methods by introducing hybrid kernel blocks. We present hybrid architectures which can be trained as traditional neural networks and introduce novel training and regularization methodologies for them.
MatèriesNeural networks (Computer science), Machine learning, Kernel functions, Xarxes neuronals (Informàtica), Aprenentatge automàtic, Kernel, Funcions de
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2012)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
133133.pdf | 7,221Mb | Visualitza/Obre |