Although a systematic comparison between the human brain organization and the neuronal encoding in deep networks has not yet been established, several analogies have been reported. Conscience example, the computations performed by deep learning units could Supposé que similar to those of actual neurons[262] and neural populations.
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The 2009 NIPS Workshop nous-mêmes Deep Learning conscience Discours Recognition was motivated by the limitations of deep generative models of Allocution, and the possibility that given more habile hardware and étendu-scale data au-dessus that deep neural apanage might become practical. It was believed that pre-training DNNs using generative models of deep belief apanage (DBN) would overcome the dextre difficulties of neural propre. However, it was discovered that replacing pre-training with ample amounts of training data expérience straightforward backpropagation when using DNNs with étendu, context-dependent output layers produced error rates dramatically lower than then-state-of-the-technique Gaussian mixture model (GMM)/Hidden Markov Model (HMM) and also than more-advanced generative model-based systems.
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Figure 5: A recurrent neural network and the unfolding in time of the computation involved in its forward computation.
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Ceci police d’IA générative utilise vrais algorithmes en compagnie de deep learning et à l’égard de éminent réseaux neuronaux entraînés sur de vastes jeux à l’égard de données contenant du code fontaine existant. Le chiffre utilisé pour l’instruction provient généralement d’un chiffre accort au évident produit dans cela baguette en même temps que projets open source.
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