Två nya djupa hybridarkitekturer, Deep Hybrid Boltzmann Machine och Deep Hybrid Denoising Auto-encoder, föreslås för att hantera halvövervakade inlärningsproblem. Modellerna kombinerar experter som modellerar relevanta fördelningar på olika abstraktionsnivåer för att förbättra den övergripande prediktiva prestandan för diskriminerande uppgifter. Teoretiska motiv och algoritmer för gemensamt lärande för var och en presenteras. Vi tillämpar de nya modellerna på dataströmmarnas område i arbetet mot livslångt lärande. De föreslagna arkitekturerna visar på bättre prestanda jämfört med ett pseudomärkt, avstängt likriktarnätverk.
I REF föreslogs "Deep Hybrid Boltzmann Machines" och "Denoising Autoencoders".
Online Semi-Supervised Learning with Deep Hybrid Boltzmann Machines and Denoising Autoencoders
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}