mnist classification | BriefGPT

关键词mnist classification

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预排序的 Tsetlin 机器（遗传 K-Medoid 方法）
该论文提出了使用 Tsetlin Machines 的机器学习预排序阶段对传统的监督学习进行改进。使用一个快捷的遗传算法从数据集中识别出 N 个数据点来解决最大离散问题，并将其作为初始位置来运行 K-Medoid 聚类算法。最后，使用快捷
PDF5 months ago
ICLRPyVertical: 多头 SplitNN 的竖直式联邦学习框架
PyVertical 是一个支持使用分割神经网络实现垂直联邦学习的框架，它允许数据科学家在多个拥有者的设备上训练神经网络，同时将原始数据保留在设备上并使用 Private Set Intersection 来链接不同数据集分区中共享的实体。
PDF3 years ago
深度神经网络分类任务中非线性激活函数的经验性分析
本研究总结了神经网络架构中几种非线性激活函数的使用情况，并对这些函数在 MNIST 分类任务上的效果进行了实证分析，以确定哪些函数能够产生最佳结果。基于这些结果，研究了构建具有不同数量隐藏层的深度架构以及使用不同的初始化方案对神经网络的影响
PDF7 years ago
去噪自编码器中的横向连接支持监督学习
本研究提出了一种基于深度去噪自编码器和横向连接的无监督辅助学习模型，通过反向传播同时最小化监督和无监督成本函数的总和，避免了逐层预训练，显著提高了排列不变 MNIST 分类任务的效果。
PDF9 years ago
ICLRDeSTIN 中的循环在线聚类作为时空特征提取器
该论文提出了一种基于状态信息反馈的机制来替换传统的计算转移表的深度学习体系结构的改进方法，该方法在空间输入和当前状态中进行聚类，取得了 MNIST 分类基准测试的最优结果。
PDF11 years ago