Under de senaste åren har prestandan hos deep learning algoritmer demonstrerats inom en mängd olika tillämpningsområden. Syftet med detta dokument är att berika djupt lärande för att kunna förutsäga en uppsättning slumpmässiga variabler samtidigt som hänsyn tas till deras beroenden. Mot detta mål föreslår vi en effektiv algoritm som kan lära sig strukturerade modeller med icke-linjära funktioner. Vi demonstrerar effektiviteten av vår algoritm i uppgifterna att förutsäga ord samt koder från bullriga bilder, och visar att genom att gemensamt lära flerlager perceptroner och parvisa funktioner, betydande vinster i prestanda kan uppnås.
Författarna till REF utforska gemensam utbildning av Markov slumpmässiga fält och djupa neurala nätverk för uppgifter att förutsäga ord från bullriga bilder och flera klasser klassificering.
Learning Deep Structured Models
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}