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International Journal of Computer Vision

Erschienen in:

01.05.2015

Guest Editorial: Deep Learning

verfasst von: Marc’Aurelio Ranzato, Geoffrey Hinton, Yann LeCun

Erschienen in: International Journal of Computer Vision | Ausgabe 1/2015

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Deep Learning methods aim at learning feature hierarchies. Applications of deep learning to vision tasks date back to convolutional networks in the early 1990s. These methods have been the subject of a recent surge of interest for two main reasons: when labeled data is scarce, unsupervised learning algorithms can learn useful feature hierarchies. When labeled data is abundant, supervised methods can be used to train very large networks on very large datasets through the use of high-performance computers. Such large networks have been shown to outperform previous state-of-the-art methods on several perceptual tasks, including category-level object recognition, object detection and semantic segmentation. …

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Titel: Guest Editorial: Deep Learning
verfasst von: Marc’Aurelio Ranzato
Geoffrey Hinton
Yann LeCun
Publikationsdatum: 01.05.2015
Verlag: Springer US
Erschienen in: International Journal of Computer Vision / Ausgabe 1/2015
Print ISSN: 0920-5691
Elektronische ISSN: 1573-1405
DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-015-0813-1

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