基于深度神经网络的定性投影
神经与进化计算
2015-10-29 v2 机器学习
摘要
深度神经网络（DNN）通过对线性滤波器的输出进行解调来抽象。在本文中，我们精炼这一抽象定义，表明DNN的输入是相对于滤波器被抽象的。或者重申，抽象由滤波器所限定。这引导我们引入定性投影的概念。我们使用定性投影将MNIST手写数字相对于CIFAR数据集中的各种狗、马、飞机和汽车进行抽象。然后我们根据这些数字的“狗性”（dogness）、“马性”（horseness）、“飞机性”（planeness）和“汽车性”（carness）特质的大小对MNIST数字进行分类，阐明了定性投影的通用性。
引用
@article{arxiv.1510.05711,
title = {Qualitative Projection Using Deep Neural Networks},
author = {Andrew J. R. Simpson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.05711},
year = {2015}
}