1. 概述类 首先是概述类论文,先后有2013年的“Representation Learning: A Review and New Perspectives”和2015年的”Deep Learning in Neural Networks: An Overview”两篇。 上传了较新的一篇。 3. 分布式计算 分布式计算方面论文涉及到具体解决计算能力的问题。有2012年的两篇论文Building High-level Features Using Large Scale Unsupervi
deep learning 的一些标志性文章 A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets (2006) - 首 次提出layerwise greedy pretraining的方法,开创deep learning方向。 layerwise pretraining的Restricted Boltzmann Machine (RBM)堆叠起来构成 Deep Belief Network (DBN),其中训练最高层的RBM时加入了label。之后对整