Unsupervised Learning of Invariant Feature Hierarchies with Applications to Object Recognition
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.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Résumé
We present an unsupervised method for learning a hierarchy of sparse feature detectors that are invariant to small shifts and distortions. The resulting feature extractor consists of multiple convolution filters, followed by a feature-pooling layer that computes the max of each filter output within adjacent windows, and a point-wise sigmoid non-linearity. A second level of larger and more invariant features is obtained by training the same algorithm on patches of features from the first level. Training a supervised classifier on these features yields 0.64% error on MNIST, and 54% average recognition rate on Caltech 101 with 30 training samples per category. While the resulting architecture is similar to convolutional networks, the layer-wise unsupervised training procedure alleviates the over-parameterization problems that plague purely supervised learning procedures, and yields good performance with very few labeled training samples.
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
- Thématique
- Advanced Image and Video Retrieval Techniques
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Canadian Institute for Advanced ResearchNational Science Foundation
- Mots-clés
- Pattern recognition (psychology)Artificial intelligenceMNIST databaseComputer scienceClassifier (UML)Unsupervised learningInvariant (physics)Convolutional neural networkCognitive neuroscience of visual object recognitionSigmoid functionFeature extractionMathematicsDeep learningArtificial neural network
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui