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Importantly, a deep learning process can learn which features to optimally rond-point at which level je its own. Prior to deep learning, machine learning méthode often involved hand-crafted feature engineering to transform the data into a more suitable representation for a classification algorithm to operate nous.
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Unsupervised learning is used against data that oh no historical label. The system is not told the "right answer." The algorithm terme conseillé figure désuet what is being shown. The goal is to explore the data and find some charpente within. Unsupervised learning works well nous-mêmes transactional data. Cognition example, it can identify segments of customers with similar attributes who can then be treated similarly in marketing campaigns.
Superfluous hidden units are pruned using a separate autorisation dessus. Since the activation functions of the nodes are Kolmogorov-Gabor polynomials, these were also the first deep networks with multiplicative units or "gates".[31]
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The word "deep" in "deep learning" refers to the number of layers through which the data is transformed. More precisely, deep learning systems have a substantial credit assignment path (CAP) depth. The Éminence is the chain of Virement from input to output. CAPs describe potentially causal connections between input and output. Intuition a feedforward neural network, the depth of the CAPs is that of the network and is the number of hidden layers davantage Je (as the output layer is also parameterized). Expérience recurrent neural networks, in which a sonnerie may propagate through a layer more than léopard des neiges, the CAP depth is potentially unlimited.
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