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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Deep Learning via Semi-supervised Embedding

verfasst von : Jason Weston, Frédéric Ratle, Hossein Mobahi, Ronan Collobert

Erschienen in: Neural Networks: Tricks of the Trade

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We show how nonlinear semi-supervised embedding algorithms popular for use with “shallow” learning techniques such as kernel methods can be easily applied to deep multi-layer architectures, either as a regularizer at the output layer, or on each layer of the architecture. Compared to standard supervised backpropagation this can give significant gains. This trick provides a simple alternative to existing approaches to semi-supervised deep learning whilst yielding competitive error rates compared to those methods, and existing shallow semi-supervised techniques.

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Metadaten
Titel
Deep Learning via Semi-supervised Embedding
verfasst von
Jason Weston
Frédéric Ratle
Hossein Mobahi
Ronan Collobert
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Neural Networks: Tricks of the Trade

Print ISBN: 978-3-642-35288-1

Electronic ISBN: 978-3-642-35289-8

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35289-8_34