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Beats Biblionetz - Bücher

Deep Learning in Neural Networks

An Overview (Preprint)
Jürgen Schmidhuber , local web 
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iconZusammenfassungen

Deep Learning in Neural NetworksIn recent years, deep artificial neural networks (including recurrent ones) have won numerous contests in pattern recognition and machine learning. This historical survey compactly summarises relevant work, much of it from the previous millennium. Shallow and deep learners are distinguished by the depth of their credit assignment paths, which are chains of possibly learnable, causal links between actions and effects. I review deep supervised learning (also recapitulating the history of backpropagation), unsupervised learning, reinforcement learning & evolutionary computation, and indirect search for short programs encoding deep and large networks.
Von Jürgen Schmidhuber im Buch Deep Learning in Neural Networks (2015)
Deep Learning in Neural NetworksThis is the preprint of an invited Deep Learning (DL) overview. One of its goals is to assign credit to those who contributed to the present state of the art. I acknowledge the limitations of attempting to achieve this goal. The DL research community itself may be viewed as a continually evolving, deep network of scientists who have influenced each other in complex ways. Starting from recent DL results, I tried to trace back the origins of relevant ideas through the past half century and beyond, sometimes using “local search” to follow citations of citations backwards in time. Since not all DL publications properly acknowledge earlier relevant work, additional global search strategies were employed, aided by consulting numerous neural network experts. As a result, the present preprint mostly consists of references. Nevertheless, through an expert selection bias I may have missed important work. A related bias was surely introduced by my special familiarity with the work of my own DL research group in the past quarter-century. For these reasons, this work should be viewed as merely a snapshot of an ongoing credit assignment process. To help improve it, please do not hesitate to send corrections and suggestions to juergen@idsia.ch.
Von Jürgen Schmidhuber im Buch Deep Learning in Neural Networks (2015)

iconDieses Buch erwähnt ...


Personen
KB IB clear
Warren McCulloch , Walter Pitts

Begriffe
KB IB clear
auto encoder (AE) , deep learning , Feed forward neural networks , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Lernenlearning , machine learning , Neuronales Netzneural network , patternpattern , Perceptron , reinforcement learning , supervised learning , unsupervised learning
icon
Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
1943 A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity Personenreihenfolge alphabetisch und evtl. nicht korrekt (Warren McCulloch, Walter Pitts) 46000

iconDieses Buch erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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Nicht erwähnte Begriffe
Intelligenz

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iconErwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconCo-zitierte Bücher

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An Introduction to Computational Geometry

(Marvin Minsky, Seymour Papert) (1969) local 
Buchcover

The Singularity Is Near

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(Ray Kurzweil) (2005) local 

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Auf dem WWW Deep Learning in Neural Networks: Gesamtes Buch als Volltext (lokal: PDF, 564 kByte; WWW: Link OK 2021-03-21)

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Beat hat dieses Buch während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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