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Deep Convex Network ist eine relativ neue Architektur von Deep Neural Networks , die entwickelt wurde, um die Skalierbarkeitsbeschränkungen von Deep Believe Networks (DBN) zu überwinden . Weitere Informationen zu technischen Details der Architektur und ihrer Leistung finden Sie in Forschungsarbeiten, z. B. in diesem Artikel sowie in einem relevanten späteren Artikel , beide von Microsoft Research.
Es kann hilfreich sein, mehr über DBN auf dieser faszinierenden, von Experten geprüften Open-Access-Website zu lesen , da sie zu diesem Thema umfassender ist als Wikipedia. Meiner Meinung nach finden Sie in diesem technischen Bericht einen noch umfassenderen und interessanteren Überblick über Deep-Learning-Architekturen in der KI .