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检索条件"主题词=Semi-supervised and self-taught algorithm"

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详细简洁

排序：

Progressive Review Towards Deep Learning Techniques 1st

Progressive Review Towards Deep Learning Techniques

引用

1st International Conference on Data Engineering and Communication Technology (ICDECT)

作者： Chaudhari, Poonam Agarwal, Himanshu Symbiosis Inst Technol Pune Maharashtra India

ISBN: (纸本)9789811016752;9789811016745

Deep learning is a thing of tomorrow which is causing a complete drift from shallow architecture to deep architecture and an estimate shows that by 2017 about 10 % of computers will be learning rather than processing. Deep learning has fast growing effects in the area of pattern recognition, computer vision, speech recognition, feature extraction, language processing, bioinformatics, and statistical classification. To make a system learn, deep learning makes use of a wide horizon of machine learning algorithms. Gene expression data is uncertain and imprecise. In this paper, we discuss supervised and unsupervised algorithms applied to gene expression dataset. There are intermediate algorithms classified as semi-supervised and self taught which also play an important role to improve the prediction accuracy in diagnosis of cancer. We discuss deep learning algorithms which provide better analysis of hidden patterns in the dataset, thus improving the prediction accuracy.

关键词： Deep learning supervised and unsupervised algorithm semi-supervised and self-taught algorithm Gene expression data

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