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IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.
EnglishThe paper reviews and extends an emerging body of theoretical results on deep learning including the conditions under which it can be exponentially better than shallow learning. A class of deep convolutional networks represent an important special case of these conditions, though weight sharing is not the main reason for their exponential advantage. Implications of a few key theorems are discussed, together with new results, open problems and conjectures.
| Titolo: | Why and when can deep-but not shallow-networks avoid the curse of dimensionality: A review | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2017 | |
| Rivista: | ||
| Handle: | http://hdl.handle.net/11567/888539 | |
| Appare nelle tipologie: | 01.01 - Articolo su rivista |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | |
|---|---|---|---|
| 11567-888539.pdf | Articolo principale | Documento in versione editoriale | Open Access Visualizza/Apri |
http://hdl.handle.net/11567/888539
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