Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Résumé
High-dimensional data can be converted to low-dimensional codes by training a multilayer neural network with a small central layer to reconstruct high-dimensional input vectors. Gradient descent can be used for fine-tuning the weights in such "autoencoder" networks, but this works well only if the initial weights are close to a good solution. We describe an effective way of initializing the weights that allows deep autoencoder networks to learn low-dimensional codes that work much better than principal components analysis as a tool to reduce the dimensionality of data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Science
- Thématique
- Neural Networks and Applications
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- University of TorontoUniversity of New Brunswick
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- AutoencoderCurse of dimensionalityInitializationGradient descentArtificial neural networkComputer sciencePrincipal component analysisArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Layer (electronics)High dimensionalPrincipal (computer security)AlgorithmMaterials scienceNanotechnology
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui