MATRIX EQUATIONS IN DEEP LEARNING RESOLUTION FOR M DATA HAS N PARAMETERS
Keywords:
Machine learning;, cost function;, gradient descent;, the perceptron;, vectorization;
Abstract
This article on the vectorization of learning equations by neural network aims to give the matrix equations on [1-3]: first on the Z [8, 9] model of the perceptron
[6] which calculates the inputs X, the Weights W and the bias, second on the quantization function [10] [11], called loss function [6, 7] [8]. and finally the
gradient descent algorithm for maximizing likelihood and minimizing Z errors [4, 5].
References
1. Imane, R.G., S. KhawLa, and B. Kenza, La Reconnaissance des émotions de base par Les réseaux de neurones: application de deep Learning. 2021.
2. Malki, N. and T. Guerram, Classification automatique des textes par Les réseaux de neurones à convolution. 2019.
3. Guerradi, N. and H. Benkhelifa, Reconnaissance des émotions faciales par apprentissage profond. 2019, جامعة غرداية.
4. Teroni, F. and A.K. ZIV, Les ombres de l’âme, penser les émotions négatives. 2011, Markus.
5. Krauth-Gruber, S., La régulation des émotions. Revue électronique de psychologie sociale, 2009. 4: p. 32-39.
6. Héritier, N.M. and I.B. Nephtali, L'Algorithme de rétro-propagation de gradient dans le perceptron multicouche: Bases et étude de cas. International Journal of Innovation and Applied Studies, 2021. 32(2): p. 271-290.
7. Diagne, E.D.D., Analyse discriminante et perceptron multicouche-liens formels et applications. 2019, Université du Québec à Trois-Rivières.
8. Lagnier, C., É. Gaussier, and F. Kawala, Modéliser l'utilisateur pour la diffusion de l'information dans les réseaux sociaux. Revue des Sciences et Technologies de l'Information-Série ISI: Ingénierie des Systèmes d'Information, 2012. 17(3): p. 1-22.
9. Mercadier, Y., Classification automatique de textes par réseaux de neurones profonds: application au domaine de la santé. 2020, Université Montpellier.
10. Morel, M. and T. Bänziger, Le rôle de l'intonation dans la communication vocale des émotions: test par la synthèse. Cahiers de l'Institut de Linguistique de Louvain, 2004. 30(1-3): p. 207-232.
11. Granato, P., et al. La reconnaissance visuelle des émotions faciales dans la schizophrénie chronique. in Annales Médico-psychologiques, revue psychiatrique. 2009. Elsevier.
12. Logothetis, N.K. and D.L. Sheinberg, Visual object recognition. Annual review of neuroscience, 1996. 19(1): p. 577-621.
13. Zerzaihi, H. and F. Zarour, Reconnaissance d images par les réseaux de neurones convolutifs. 2020, University of Jijel.
14. Rachdi, N., Apprentissage statistique et computer experiments: approche quantitative du risque et des incertitudes en modélisation. 2011, Université de Toulouse, Université Toulouse III-Paul Sabatier.
15. Delaforge, A., et al., EBBE-Text: Visualisation de la frontière de décision des réseaux de neurones en classification automatique de textes. Extraction et Gestion des Connaissances: Actes EGC'2021, 2021.
16. Coudé, C., Réseaux de neurones dans le domaine de la classification d’images. 2017.
17. Biane, P., Marches de Bernoulli quantiques, in Séminaire de Probabilités XXIV 1988/89. 1990, Springer. p. 329-344.
18. Gelly, G.g., Réseaux de neurones récurrents pour le traitement automatique de la parole. 2017, Université Paris Saclay (COmUE).
19. Gillot, P., et al., Algorithmes de Descente de Gradient Stochastique avec le filtrage des paramètres pour l’entraînement des réseaux à convolution profonds.
20. Sanchez, E., S. Barro, and C. Regueiro. Artificial neural networks implementation on vectorial supercomputers. in Proceedings of 1994 IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN'94). 1994. IEEE.
21. Parizeau, M., Réseaux de neurones. GIF-21140 et GIF-64326, 2004. 124.
22. Oussar, Y., Réseaux d'ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus. 1998, Université Pierre et Marie Curie-Paris VI.
23. Abanoz, H. and Z. Çataltepe. Emotion recognition on static images using deep transfer learning and ensembling. in 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). 2018. IEEE.
24. Umer, M., et al., Fake news stance detection using deep learning architecture (CNN-LSTM). IEEE Access, 2020. 8: p. 156695-156706.
25. Chao, Y.-W., et al. Rethinking the faster r-cnn architecture for temporal action localization. in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.
2. Malki, N. and T. Guerram, Classification automatique des textes par Les réseaux de neurones à convolution. 2019.
3. Guerradi, N. and H. Benkhelifa, Reconnaissance des émotions faciales par apprentissage profond. 2019, جامعة غرداية.
4. Teroni, F. and A.K. ZIV, Les ombres de l’âme, penser les émotions négatives. 2011, Markus.
5. Krauth-Gruber, S., La régulation des émotions. Revue électronique de psychologie sociale, 2009. 4: p. 32-39.
6. Héritier, N.M. and I.B. Nephtali, L'Algorithme de rétro-propagation de gradient dans le perceptron multicouche: Bases et étude de cas. International Journal of Innovation and Applied Studies, 2021. 32(2): p. 271-290.
7. Diagne, E.D.D., Analyse discriminante et perceptron multicouche-liens formels et applications. 2019, Université du Québec à Trois-Rivières.
8. Lagnier, C., É. Gaussier, and F. Kawala, Modéliser l'utilisateur pour la diffusion de l'information dans les réseaux sociaux. Revue des Sciences et Technologies de l'Information-Série ISI: Ingénierie des Systèmes d'Information, 2012. 17(3): p. 1-22.
9. Mercadier, Y., Classification automatique de textes par réseaux de neurones profonds: application au domaine de la santé. 2020, Université Montpellier.
10. Morel, M. and T. Bänziger, Le rôle de l'intonation dans la communication vocale des émotions: test par la synthèse. Cahiers de l'Institut de Linguistique de Louvain, 2004. 30(1-3): p. 207-232.
11. Granato, P., et al. La reconnaissance visuelle des émotions faciales dans la schizophrénie chronique. in Annales Médico-psychologiques, revue psychiatrique. 2009. Elsevier.
12. Logothetis, N.K. and D.L. Sheinberg, Visual object recognition. Annual review of neuroscience, 1996. 19(1): p. 577-621.
13. Zerzaihi, H. and F. Zarour, Reconnaissance d images par les réseaux de neurones convolutifs. 2020, University of Jijel.
14. Rachdi, N., Apprentissage statistique et computer experiments: approche quantitative du risque et des incertitudes en modélisation. 2011, Université de Toulouse, Université Toulouse III-Paul Sabatier.
15. Delaforge, A., et al., EBBE-Text: Visualisation de la frontière de décision des réseaux de neurones en classification automatique de textes. Extraction et Gestion des Connaissances: Actes EGC'2021, 2021.
16. Coudé, C., Réseaux de neurones dans le domaine de la classification d’images. 2017.
17. Biane, P., Marches de Bernoulli quantiques, in Séminaire de Probabilités XXIV 1988/89. 1990, Springer. p. 329-344.
18. Gelly, G.g., Réseaux de neurones récurrents pour le traitement automatique de la parole. 2017, Université Paris Saclay (COmUE).
19. Gillot, P., et al., Algorithmes de Descente de Gradient Stochastique avec le filtrage des paramètres pour l’entraînement des réseaux à convolution profonds.
20. Sanchez, E., S. Barro, and C. Regueiro. Artificial neural networks implementation on vectorial supercomputers. in Proceedings of 1994 IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN'94). 1994. IEEE.
21. Parizeau, M., Réseaux de neurones. GIF-21140 et GIF-64326, 2004. 124.
22. Oussar, Y., Réseaux d'ondelettes et réseaux de neurones pour la modélisation statique et dynamique de processus. 1998, Université Pierre et Marie Curie-Paris VI.
23. Abanoz, H. and Z. Çataltepe. Emotion recognition on static images using deep transfer learning and ensembling. in 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU). 2018. IEEE.
24. Umer, M., et al., Fake news stance detection using deep learning architecture (CNN-LSTM). IEEE Access, 2020. 8: p. 156695-156706.
25. Chao, Y.-W., et al. Rethinking the faster r-cnn architecture for temporal action localization. in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.
