Key points are not available for this paper at this time.
نقدم إجراء تعلماً إشرافياً جديداً لأنظمة مكونة من العديد من الشبكات المنفصلة، يتعلم كل منها التعامل مع مجموعة فرعية من مجموعة نماذج التدريب الكاملة. يمكن اعتبار الإجراء الجديد إما كنسخة معيارية من شبكة إشرافية متعددة الطبقات، أو كنسخة ترابُطية من التعلم التنافسي. لذلك فإنه يوفر رابطاً جديداً بين هذين النهجين المختلفين ظاهرياً. نُظهر أن إجراء التعلم يقسم مهمة تمييز الحروف الصوتية إلى مهام فرعية مناسبة، يمكن لكل منها أن تُحل بواسطة شبكة خبير بسيطة جداً.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Robert A. Jacobs
Michael I. Jordan
Steven J. Nowlan
Neural Computation
Massachusetts Institute of Technology
University of Toronto
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
درس جاكوبس وآخرون (Fri,) هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/69d758a6b4cef8fedc48f6bc — DOI: https://doi.org/10.1162/neco.1991.3.1.79