تعلم متعمق
مراجع

↑  معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 62، QID:Q111421033
↑  "Online". مؤرشف من الأصل في 2018-01-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Deng، L.؛ Yu، D. (2014). "Deep Learning: Methods and Applications" (PDF). Foundations and Trends in Signal Processing. ج. 7 ع. 3–4: 1–199. DOI:10.1561/2000000039. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2016-03-14. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2 3  Bengio، Y.؛ Courville، A.؛ Vincent، P. (2013). "Representation Learning: A Review and New Perspectives". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. ج. 35 ع. 8: 1798–1828. arXiv:1206.5538. DOI:10.1109/tpami.2013.50. مؤرشف من الأصل في 2024-09-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Bengio، Yoshua (2009). "Learning Deep Architectures for AI" (PDF). Foundations and Trends in Machine Learning. ج. 2 ع. 1: 1–127. DOI:10.1561/2200000006. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2016-03-04. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  "موقع ديب ليرننغ الرسمي". مؤرشف من الأصل في 2017-12-13. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Schmidhuber، Jürgen (2015). "Deep Learning". Scholarpedia. ج. 10 ع. 11: 32832. DOI:10.4249/scholarpedia.32832. مؤرشف من الأصل في 2019-05-24. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.{{استشهاد بدورية محكمة}}:  صيانة الاستشهاد: دوي مجاني غير معلم (link)
↑  Bengio، Yoshua؛ LeCun، Yann؛ Hinton، Geoffrey (2015). "Deep Learning". Nature. ج. 521: 436–444. DOI:10.1038/nature14539. مؤرشف من الأصل في 2023-06-05. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Deep Machine Learning – A New Frontier in Artificial Intelligence Research – a survey paper by Itamar Arel, Derek C. Rose, and Thomas P. Karnowski. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2013
↑  Carlos E. Perez. "A Pattern Language for Deep Learning". مؤرشف من الأصل في 2017-06-03. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  LeCun، Yann؛ Bengio، Yoshua؛ Hinton، Geoffrey (2015). "Deep Learning" (PDF). Nature. ج. 521 ع. 7553: 436–444. Bibcode:2015Natur.521..436L. DOI:10.1038/nature14539. PMID:26017442. S2CID:3074096. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2024-09-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Schmidhuber، J. (2015). "Deep Learning in Neural Networks: An Overview". Neural Networks. ج. 61: 85–117. arXiv:1404.7828. DOI:10.1016/j.neunet.2014.09.003. مؤرشف من الأصل في 2024-09-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Ciresan، D.؛ Meier، U.؛ Schmidhuber، J. (2012). "Multi-column deep neural networks for image classification". 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. ص. 3642–3649. arXiv:1202.2745. DOI:10.1109/cvpr.2012.6248110. ISBN:978-1-4673-1228-8. S2CID:2161592. مؤرشف من الأصل في 2024-09-14. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Krizhevsky، Alex؛ Sutskever، Ilya؛ Hinton، Geoffrey (2012). "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" (pdf). NIPS 2012: Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Nevada. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2017-01-10. اطلع عليه بتاريخ 2017-05-24.
↑  "Google's AlphaGo AI wins three-match series against the world's best Go player". TechCrunch. 25 مايو 2017. مؤرشف من الأصل في 2018-06-17. اطلع عليه بتاريخ 2018-06-17.
↑  "Study urges caution when comparing neural networks to the brain". MIT News | Massachusetts Institute of Technology (بالإنجليزية). 02 Nov 2022. Archived from the original on 2024-09-17. Retrieved 2023-12-06.
↑  Glauner، P. (2015). Deep Convolutional Neural Networks for Smile Recognition (MSc Thesis). كلية لندن الإمبراطورية, Department of Computing. arXiv:1508.06535.
↑  Song، H.A.؛ Lee، S. Y. (2013). "Hierarchical Representation Using NMF". Neural Information Processing. Lectures Notes in Computer Sciences. سبرنجر. ج. 8226. ص. 466–473. DOI:10.1007/978-3-642-42054-2_58. ISBN:978-3-642-42053-5. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Olshausen، B. A. (1996). "Emergence of simple-cell receptive field properties by learning a sparse code for natural images". Nature. ج. 381 ع. 6583: 607–609. DOI:10.1038/381607a0. مؤرشف من الأصل في 2023-02-09. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2 3  Bengio، Yoshua (2009). "Learning Deep Architectures for AI" (PDF). Foundations and Trends in Machine Learning. ج. 2 ع. 1: 1–127. CiteSeerX:10.1.1.701.9550. DOI:10.1561/2200000006. S2CID:207178999. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2016-03-04. اطلع عليه بتاريخ 2015-09-03.
↑  Bengio، Y.؛ Courville، A.؛ Vincent، P. (2013). "Representation Learning: A Review and New Perspectives". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. ج. 35 ع. 8: 1798–1828. arXiv:1206.5538. DOI:10.1109/tpami.2013.50. PMID:23787338. S2CID:393948. مؤرشف من الأصل في 2024-09-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  LeCun، Yann؛ Bengio، Yoshua؛ Hinton، Geoffrey (2015). "Deep Learning" (PDF). Nature. ج. 521 ع. 7553: 436–444. Bibcode:2015Natur.521..436L. DOI:10.1038/nature14539. PMID:26017442. S2CID:3074096. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2024-09-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2 3 4  Schmidhuber، J. (2015). "Deep Learning in Neural Networks: An Overview". Neural Networks. ج. 61: 85–117. arXiv:1404.7828. DOI:10.1016/j.neunet.2014.09.003. PMID:25462637. S2CID:11715509. مؤرشف من الأصل في 2024-09-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Shigeki, Sugiyama (12 Apr 2019). Human Behavior and Another Kind in Consciousness: Emerging Research and Opportunities: Emerging Research and Opportunities (بالإنجليزية). IGI Global. ISBN:978-1-5225-8218-2. Archived from the original on 2024-04-03. Retrieved 2024-10-08.
↑  Bengio، Yoshua؛ Lamblin، Pascal؛ Popovici، Dan؛ Larochelle، Hugo (2007). "Greedy layer-wise training of deep networks" (pdf). Advances in neural information processing systems. Advances in Neural Information Processing Systems. ص. 153–160. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2019-10-20. اطلع عليه بتاريخ 2019-10-06.
↑  Hinton، G.E. (2009). "Deep belief networks". Scholarpedia. ج. 4 ع. 5: 5947. Bibcode:2009SchpJ...4.5947H. DOI:10.4249/scholarpedia.5947. مؤرشف من الأصل في 2024-08-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  "Online". Preprint. مؤرشف من الأصل في 2016-04-19. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Aizenberg, I.N.؛ Aizenberg, N.N.؛ Vandewalle, J. (2000). Multi-Valued and Universal Binary Neurons. Science & Business Media. DOI:10.1007/978-1-4757-3115-6. ISBN:978-0-7923-7824-2. مؤرشف من الأصل في 2023-12-27. اطلع عليه بتاريخ 2023-12-27.
↑  Co-evolving recurrent neurons learn deep memory POMDPs. Proc. GECCO, Washington, D. C., pp. 1795–1802, ACM Press, New York, NY, USA, 2005.
↑  Fradkov، Alexander L. (01 يناير 2020). "Early History of Machine Learning". IFAC-PapersOnLine. 21st IFAC World Congress. ج. 53 ع. 2: 1385–1390. DOI:10.1016/j.ifacol.2020.12.1888. ISSN:2405-8963. S2CID:235081987. مؤرشف من الأصل في 2024-04-13. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Hornik، Kurt (1991). "Approximation Capabilities of Multilayer Feedforward Networks". Neural Networks. ج. 4 ع. 2: 251–257. DOI:10.1016/0893-6080(91)90009-t. S2CID:7343126. مؤرشف من الأصل في 2024-09-29. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Haykin، Simon S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall. ISBN:978-0-13-273350-2. مؤرشف من الأصل في 2023-12-16. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Orhan، A. E.؛ Ma، W. J. (2017). "Efficient probabilistic inference in generic neural networks trained with non-probabilistic feedback". Nature Communications. ج. 8 ع. 1: 138. Bibcode:2017NatCo...8..138O. DOI:10.1038/s41467-017-00181-8. PMC:5527101. PMID:28743932. مؤرشف من الأصل في 2024-07-11. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Hassoun، Mohamad H. (1995). Fundamentals of Artificial Neural Networks. MIT Press. ص. 48. ISBN:978-0-262-08239-6. مؤرشف من الأصل في 2018-06-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Cybenko (1989). "Approximations by superpositions of sigmoidal functions" (PDF). Mathematics of Control, Signals, and Systems. ج. 2 ع. 4: 303–314. Bibcode:1989MCSS....2..303C. DOI:10.1007/bf02551274. S2CID:3958369. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2015-10-10. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Fukushima، K. (1969). "Visual feature extraction by a multilayered network of analog threshold elements". IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics. ج. 5 ع. 4: 322–333. DOI:10.1109/TSSC.1969.300225. مؤرشف من الأصل في 2024-09-03. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Sonoda، Sho؛ Murata، Noboru (2017). "Neural network with unbounded activation functions is universal approximator". Applied and Computational Harmonic Analysis. ج. 43 ع. 2: 233–268. arXiv:1505.03654. DOI:10.1016/j.acha.2015.12.005. S2CID:12149203. مؤرشف من الأصل في 2024-06-11. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  "The Expressive Power of Neural Networks: A View from the Width". Advances in Neural Information Processing Systems. مؤرشف من الأصل في 2019-02-13. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2 3  Murphy، Kevin P. (24 أغسطس 2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press. ISBN:978-0-262-01802-9. مؤرشف من الأصل في 2024-01-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Deng، L.؛ Yu، D. (2014). "Deep Learning: Methods and Applications" (pdf). Foundations and Trends in Signal Processing. ج. 7 ع. 3–4: 1–199. DOI:10.1561/2000000039. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2016-03-14. اطلع عليه بتاريخ 2014-10-18.
↑  Bishop, Christopher M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (pdf). Springer. ISBN:978-0-387-31073-2. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2017-01-11. اطلع عليه بتاريخ 2017-08-06.
1 2  "bibliotheca Augustana". www.hs-augsburg.de. مؤرشف من الأصل في 2024-09-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Brush، Stephen G. (1967). "History of the Lenz-Ising Model". Reviews of Modern Physics. ج. 39 ع. 4: 883–893. Bibcode:1967RvMP...39..883B. DOI:10.1103/RevModPhys.39.883. مؤرشف من الأصل في 2024-09-07. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Amari، Shun-Ichi (1972). "Learning patterns and pattern sequences by self-organizing nets of threshold elements". IEEE Transactions. ج. C ع. 21: 1197–1206.
1 2 3 4 5 6  Schmidhuber، Jürgen (2022). "Annotated History of Modern AI and Deep Learning". arXiv:2212.11279 [cs.NE]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)
↑  Hopfield، J. J. (1982). "Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities". Proceedings of the National Academy of Sciences. ج. 79 ع. 8: 2554–2558. Bibcode:1982PNAS...79.2554H. DOI:10.1073/pnas.79.8.2554. PMC:346238. PMID:6953413. مؤرشف من الأصل في 2024-10-03. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Nakano، Kaoru (1971). "Learning Process in a Model of Associative Memory". Pattern Recognition and Machine Learning. ص. 172–186. DOI:10.1007/978-1-4615-7566-5_15. ISBN:978-1-4615-7568-9. مؤرشف من الأصل في 2024-09-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Nakano، Kaoru (1972). "Associatron-A Model of Associative Memory". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. SMC-2 ع. 3: 380–388. DOI:10.1109/TSMC.1972.4309133. مؤرشف من الأصل في 2024-09-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Turing، Alan (1948). "Intelligent Machinery". Unpublished (Later Published in Ince DC, Editor, Collected Works of AM Turing—Mechanical Intelligence, Elsevier Science Publishers, 1992).
↑  Rosenblatt, F. (1958). "The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain". Psychological Review (بالإنجليزية). 65 (6): 386–408. DOI:10.1037/h0042519. ISSN:1939-1471. PMID:13602029. Archived from the original on 2024-09-15. Retrieved 2024-10-08.
1 2  Rosenblatt، Frank (1962). Principles of Neurodynamics. Spartan, New York.
↑  Joseph، R. D. (1960). Contributions to Perceptron Theory, Cornell Aeronautical Laboratory Report No. VG-11 96--G-7, Buffalo.
↑  Ivakhnenko، A. G.؛ Lapa، V. G. (1967). Cybernetics and Forecasting Techniques. American Elsevier Publishing Co. ISBN:978-0-444-00020-0. مؤرشف من الأصل في 2024-04-23. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Ivakhnenko, A.G. (Mar 1970). "Heuristic self-organization in problems of engineering cybernetics". Automatica (بالإنجليزية). 6 (2): 207–219. DOI:10.1016/0005-1098(70)90092-0. Archived from the original on 2024-08-12. Retrieved 2024-10-08.
1 2  Ivakhnenko، Alexey (1971). "Polynomial theory of complex systems" (pdf). IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. SMC-1 ع. 4: 364–378. DOI:10.1109/TSMC.1971.4308320. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2017-08-29. اطلع عليه بتاريخ 2019-11-05.
↑  Robbins، H.؛ Monro، S. (1951). "A Stochastic Approximation Method". The Annals of Mathematical Statistics. ج. 22 ع. 3: 400. DOI:10.1214/aoms/1177729586. مؤرشف من الأصل في 2024-09-27. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Amari، Shun'ichi (1967). "A theory of adaptive pattern classifier". IEEE Transactions. ج. EC ع. 16: 279–307.
↑  Ramachandran، Prajit؛ Barret، Zoph؛ Quoc، V. Le (16 أكتوبر 2017). "Searching for Activation Functions". arXiv:1710.05941 [cs.NE]. {{استشهاد بأرخايف}}: الوسيط |arxiv= مطلوب (مساعدة)
↑  Fukushima، K. (1979). "Neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position—Neocognitron". Trans. IECE (In Japanese). J62-A ع. 10: 658–665. DOI:10.1007/bf00344251. PMID:7370364. S2CID:206775608. مؤرشف من الأصل في 2024-10-03. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Fukushima، K. (1980). "Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position". Biol. Cybern. ج. 36 ع. 4: 193–202. DOI:10.1007/bf00344251. PMID:7370364. S2CID:206775608. مؤرشف من الأصل في 2024-10-03. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Leibniz, Gottfried Wilhelm Freiherr von (1920). The Early Mathematical Manuscripts of Leibniz: Translated from the Latin Texts Published by Carl Immanuel Gerhardt with Critical and Historical Notes (Leibniz published the chain rule in a 1676 memoir) (بالإنجليزية). Open court publishing Company. ISBN:9780598818461. Archived from the original on 2024-06-24. Retrieved 2024-10-08.
↑  Kelley، Henry J. (1960). "Gradient theory of optimal flight paths". ARS Journal. ج. 30 ع. 10: 947–954. DOI:10.2514/8.5282. مؤرشف من الأصل في 2024-10-01. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Linnainmaa, Seppo (1970). The representation of the cumulative rounding error of an algorithm as a Taylor expansion of the local rounding errors (Masters) (بالفنلندية). University of Helsinki. p. 6–7.
↑  Linnainmaa، Seppo (1976). "Taylor expansion of the accumulated rounding error". BIT Numerical Mathematics. ج. 16 ع. 2: 146–160. DOI:10.1007/bf01931367. S2CID:122357351. مؤرشف من الأصل في 2024-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Ostrovski, G.M., Volin,Y.M., and Boris, W.W. (1971). On the computation of derivatives. Wiss. Z. Tech. Hochschule for Chemistry, 13:382–384.
1 2  Schmidhuber، Juergen (25 أكتوبر 2014). "Who Invented Backpropagation?". TR FKI-148, TU Munich. IDSIA, Switzerland. مؤرشف من الأصل في 2024-07-30. اطلع عليه بتاريخ 2024-09-14.
↑  Werbos، Paul (1982). "Applications of advances in nonlinear sensitivity analysis" (PDF). System modeling and optimization. Springer. ص. 762–770. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2016-04-14.
↑  Werbos، Paul J. (1994). The Roots of Backpropagation : From Ordered Derivatives to Neural Networks and Political Forecasting. New York: John Wiley & Sons. ISBN:0-471-59897-6.
↑  Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (Oct 1986). "Learning representations by back-propagating errors". Nature (بالإنجليزية). 323 (6088): 533–536. Bibcode:1986Natur.323..533R. DOI:10.1038/323533a0. ISSN:1476-4687. Archived from the original on 2023-10-17. Retrieved 2024-10-08.
↑  "Learning Internal Representations by Error Propagation" (PDF). مؤرشف من الأصل (pdf) في 2022-10-13. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Waibel، Alex (ديسمبر 1987). "Phoneme Recognition Using Time-Delay Neural Networks" (PDF). Meeting of the Institute of Electrical, Information and Communication Engineers (IEICE). Tokyo, Japan. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2024-09-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Alexander Waibel et al., Phoneme Recognition Using Time-Delay Neural Networks IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Volume 37, No. 3, pp. 328. – 339 March 1989. نسخة محفوظة 2024-12-11 على موقع واي باك مشين.
↑  Zhang، Wei (1988). "Shift-invariant pattern recognition neural network and its optical architecture". Proceedings of Annual Conference of the Japan Society of Applied Physics. مؤرشف من الأصل في 2024-06-19. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  LeCun et al., "Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition", Neural Computation, 1, pp. 541–551, 1989.
↑  Zhang، Wei (1990). "Parallel distributed processing model with local space-invariant interconnections and its optical architecture". Applied Optics. ج. 29 ع. 32: 4790–7. Bibcode:1990ApOpt..29.4790Z. DOI:10.1364/AO.29.004790. PMID:20577468. مؤرشف من الأصل في 2024-04-16. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Zhang، Wei (1991). "Image processing of human corneal endothelium based on a learning network". Applied Optics. ج. 30 ع. 29: 4211–7. Bibcode:1991ApOpt..30.4211Z. DOI:10.1364/AO.30.004211. PMID:20706526. مؤرشف من الأصل في 2024-06-19. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Zhang، Wei (1994). "Computerized detection of clustered microcalcifications in digital mammograms using a shift-invariant artificial neural network". Medical Physics. ج. 21 ع. 4: 517–24. Bibcode:1994MedPh..21..517Z. DOI:10.1118/1.597177. PMID:8058017. مؤرشف من الأصل في 2024-06-20. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  LeCun، Yann؛ Léon Bottou؛ Yoshua Bengio؛ Patrick Haffner (1998). "Gradient-based learning applied to document recognition" (PDF). Proceedings of the IEEE. ج. 86 ع. 11: 2278–2324. CiteSeerX:10.1.1.32.9552. DOI:10.1109/5.726791. S2CID:14542261. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2024-10-02. اطلع عليه بتاريخ 2016-10-07.
↑  Jordan, Michael I. (1986). "Attractor dynamics and parallelism in a connectionist sequential machine". Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society (بالإنجليزية). 8. Archived from the original on 2024-08-07. Retrieved 2024-10-08.
↑  Elman, Jeffrey L. (Mar 1990). "Finding Structure in Time". Cognitive Science (بالإنجليزية). 14 (2): 179–211. DOI:10.1207/s15516709cog1402_1. ISSN:0364-0213. Archived from the original on 2024-09-26. Retrieved 2024-10-08.
1 2 3  Schmidhuber، Jürgen (أبريل 1991). "Neural Sequence Chunkers" (PDF). TR FKI-148, TU Munich. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2024-09-14. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Schmidhuber، Jürgen (1992). "Learning complex, extended sequences using the principle of history compression (based on TR FKI-148, 1991)" (PDF). Neural Computation. ج. 4 ع. 2: 234–242. DOI:10.1162/neco.1992.4.2.234. S2CID:18271205. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2024-09-14. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Schmidhuber، Jürgen (1993). Habilitation thesis: System modeling and optimization (PDF). مؤرشف من الأصل (pdf) في 2024-08-07. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08. Page 150 ff demonstrates credit assignment across the equivalent of 1,200 layers in an unfolded RNN.
1 2  "Untersuchungen zu dynamischen neuronalen Netzen" (PDF). TR FKI-148, TU Munich. مؤرشف من الأصل (pdf) في 2015-03-06. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Hochreiter، S.؛ وآخرون (15 يناير 2001). "Gradient flow in recurrent nets: the difficulty of learning long-term dependencies". في Kolen، John F.؛ Kremer، Stefan C. (المحررون). A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks. John Wiley & Sons. ISBN:978-0-7803-5369-5.
↑  Sepp Hochreiter; Jürgen Schmidhuber (21 Aug 1995), Long Short Term Memory (بالإنجليزية), QID:Q98967430
↑  Gers، Felix؛ Schmidhuber، Jürgen؛ Cummins، Fred (1999). "Learning to forget: Continual prediction with LSTM". 9th International Conference on Artificial Neural Networks: ICANN '99. ج. 1999. ص. 850–855. DOI:10.1049/cp:19991218. ISBN:0-85296-721-7. مؤرشف من الأصل في 2024-09-07. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Schmidhuber، Jürgen (1991). "A possibility for implementing curiosity and boredom in model-building neural controllers". Proc. SAB'1991. MIT Press/Bradford Books. ص. 222–227.
↑  Schmidhuber، Jürgen (2010). "Formal Theory of Creativity, Fun, and Intrinsic Motivation (1990-2010)". IEEE Transactions on Autonomous Mental Development. ج. 2 ع. 3: 230–247. DOI:10.1109/TAMD.2010.2056368. S2CID:234198. مؤرشف من الأصل في 2024-09-26. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Schmidhuber, Jürgen (2020). "Generative Adversarial Networks are Special Cases of Artificial Curiosity (1990) and also Closely Related to Predictability Minimization (1991)". Neural Networks (بالإنجليزية). 127: 58–66. arXiv:1906.04493. DOI:10.1016/j.neunet.2020.04.008. PMID:32334341. S2CID:216056336. Archived from the original on 2024-06-10. Retrieved 2024-10-08.
↑  Ackley، David H.؛ Hinton، Geoffrey E.؛ Sejnowski، Terrence J. (01 يناير 1985). "A learning algorithm for boltzmann machines". Cognitive Science. ج. 9 ع. 1: 147–169. DOI:10.1016/S0364-0213(85)80012-4 (غير نشط 7 أغسطس 2024). ISSN:0364-0213. مؤرشف من الأصل في 2024-09-17. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.{{استشهاد بدورية محكمة}}:  صيانة الاستشهاد: وصلة دوي غير نشطة منذ 2024 (link)
↑  Smolensky، Paul (1986). "Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory" (PDF). في Rumelhart، David E.؛ McLelland، James L. (المحررون). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations. MIT Press. ص. 194–281. ISBN:0-262-68053-X.
↑  Peter، Dayan؛ Hinton، Geoffrey E.؛ Neal، Radford M.؛ Zemel، Richard S. (1995). "The Helmholtz machine". Neural Computation. ج. 7 ع. 5: 889–904. DOI:10.1162/neco.1995.7.5.889. hdl:21.11116/0000-0002-D6D3-E. PMID:7584891. S2CID:1890561. مؤرشف من الأصل في 2024-09-28. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Hinton، Geoffrey E.؛ Dayan، Peter؛ Frey، Brendan J.؛ Neal، Radford (26 مايو 1995). "The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks". Science. ج. 268 ع. 5214: 1158–1161. Bibcode:1995Sci...268.1158H. DOI:10.1126/science.7761831. PMID:7761831. S2CID:871473. مؤرشف من الأصل في 2024-10-03. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Sejnowski، Terrence J. (2018). The deep learning revolution. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. ISBN:978-0-262-03803-4.
↑  Qian، Ning؛ Sejnowski، Terrence J. (20 أغسطس 1988). "Predicting the secondary structure of globular proteins using neural network models". Journal of Molecular Biology. ج. 202 ع. 4: 865–884. DOI:10.1016/0022-2836(88)90564-5. ISSN:0022-2836. PMID:3172241. مؤرشف من الأصل في 2022-01-24. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Morgan، Nelson؛ Bourlard، Hervé؛ Renals، Steve؛ Cohen، Michael؛ Franco، Horacio (1 أغسطس 1993). "Hybrid neural network/hidden markov model systems for continuous speech recognition". International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. ج. 07 ع. 4: 899–916. DOI:10.1142/s0218001493000455. ISSN:0218-0014. مؤرشف من الأصل في 2024-06-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Robinson، T. (1992). "A real-time recurrent error propagation network word recognition system". ICASSP. Icassp'92: 617–620. ISBN:9780780305328. مؤرشف من الأصل في 2021-05-09. اطلع عليه بتاريخ 2017-06-12.
↑  Waibel، A.؛ Hanazawa، T.؛ Hinton، G.؛ Shikano، K.؛ Lang، K. J. (مارس 1989). "Phoneme recognition using time-delay neural networks" (pdf). IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. ج. 37 ع. 3: 328–339. DOI:10.1109/29.21701. hdl:10338.dmlcz/135496. ISSN:0096-3518. S2CID:9563026. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2021-04-27. اطلع عليه بتاريخ 2019-09-24.
↑  Baker، J.؛ Deng، Li؛ Glass، Jim؛ Khudanpur، S.؛ Lee، C.-H.؛ Morgan، N.؛ O'Shaughnessy، D. (2009). "Research Developments and Directions in Speech Recognition and Understanding, Part 1". IEEE Signal Processing Magazine. ج. 26 ع. 3: 75–80. Bibcode:2009ISPM...26...75B. DOI:10.1109/msp.2009.932166. hdl:1721.1/51891. S2CID:357467. مؤرشف من الأصل في 2024-08-15. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Bengio، Y. (1991). "Artificial Neural Networks and their Application to Speech/Sequence Recognition". Preprint. McGill University Ph.D. thesis. مؤرشف من الأصل في 2021-05-09. اطلع عليه بتاريخ 2017-06-12.
↑  Deng، L.؛ Hassanein، K.؛ Elmasry، M. (1994). "Analysis of correlation structure for a neural predictive model with applications to speech recognition". Neural Networks. ج. 7 ع. 2: 331–339. DOI:10.1016/0893-6080(94)90027-2. مؤرشف من الأصل في 2024-06-11. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  Doddington، G.؛ Przybocki، M.؛ Martin، A.؛ Reynolds، D. (2000). "The NIST speaker recognition evaluation ± Overview, methodology, systems, results, perspective". Speech Communication. ج. 31 ع. 2: 225–254. DOI:10.1016/S0167-6393(99)00080-1. مؤرشف من الأصل في 2024-06-06. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
1 2  Heck، L.؛ Konig، Y.؛ Sonmez، M.؛ Weintraub، M. (2000). "Robustness to Telephone Handset Distortion in Speaker Recognition by Discriminative Feature Design". Speech Communication. ج. 31 ع. 2: 181–192. DOI:10.1016/s0167-6393(99)00077-1. مؤرشف من الأصل في 2024-07-21. اطلع عليه بتاريخ 2024-10-08.
↑  L.P Heck and R. Teunen. "Secure and Convenient Transactions with Nuance Verifier". Nuance Users Conference, April 1998.