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回第10期

關於深度學習網絡的兩個問題
為什麼需要深度網絡與非線性機制

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作        者　郭宗杰 C.-C. Jay Kuo

作者簡介　郭宗杰為南加州大學電機、資訊與數學系教授，現任該校多媒體通訊實驗室主任。其研究領域包括多媒體資料壓縮、傳播與網絡技術、視覺大數據分析、資訊鑑識與安全，是多媒體技術領域的領導人。

譯        者　趙學信

譯者簡介　趙學信為網路工程師。兼事翻譯、寫作。

本文出處    本文原稿為英文，感謝作者同意翻譯刊登。作者感謝丁哲航為本文做實驗與製圖。

延伸閱讀 

• "LeNet-5, convolutional neural networks" 這是深度學習學者勒丘的網頁，其中有LeNet-5 的許多資料。http://yann.lecun.com/exdb/lenet/
• 要順利閱讀本文，可以先閱讀捲積式類神經網絡的簡介。網路上有許多資源，底下是兩個例子：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#conv  http://deeplearning4j.org/convolutionalnets.html
• 本文作者在南加大主持的MediaComm 實驗室網站 http://mcl.usc.edu

參考資料

[1] Y. LeCun, Y. Bengio, and G. E. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, pp. 436–444, 2015.
[2] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradient-based learning applied to document recognition,” Proc. IEEE,
vol. 86, no. 11, pp. 2278–2324, 1998.
[3] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” in Advances
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[4] A. Coates, H. Lee, and A. Y. Ng, “An analysis of single-layer networks in unsupervised feature learning,” in Proceedings
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[5] C. Szegedy, W. Zaremba, I. Sutskever, J. Bruna, D. Erhan, I. J. Goodfellow, and R. Fergus, “Intriguing properties of neural
networks,” 2013. [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1312.6199
August