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Deep Big Simple Neural Nets Excel on Handwritten Digit Recognition

机译:深度大简单神经网络Excel手写数字识别

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摘要

Good old on-line back-propagation for plain multi-layer perceptrons yields avery low 0.35% error rate on the famous MNIST handwritten digits benchmark. Allwe need to achieve this best result so far are many hidden layers, many neuronsper layer, numerous deformed training images, and graphics cards to greatlyspeed up learning.
机译:在著名的MNIST手写数字基准上,用于普通多层感知器的良好的老式在线反向传播平均产生0.35%的错误率。到目前为止,要实现此最佳结果,所有我们需要的是许多隐藏层,许多神经元层,许多变形的训练图像和图形卡,以大大加快学习速度。

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