深度大而简单的神经网络在手写数字识别中表现优异
神经与进化计算
2012-03-06 v1 人工智能
摘要
用于普通多层感知器的传统在线反向传播算法在著名的MNIST手写数字基准上实现了极低的0.35%错误率。实现这一迄今最佳结果所需的仅仅是许多隐藏层、每层许多神经元、大量变形训练图像以及用于大幅加速学习的图形卡。
引用
@article{arxiv.1003.0358,
title = {Deep Big Simple Neural Nets Excel on Handwritten Digit Recognition},
author = {Dan Claudiu Ciresan and Ueli Meier and Luca Maria Gambardella and Juergen Schmidhuber},
journal= {arXiv preprint arXiv:1003.0358},
year = {2012}
}
备注
14 pages, 2 figures, 4 listings