Preentrenamiento profundo pre-AlexNet: la mesa está puesta
Antes de 2012, Hinton, Bengio y LeCun impulsaron preentrenamiento voraz, autoencoders y evidencia de que redes profundas podían aprender.
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Antes de 2012, Hinton, Bengio y LeCun impulsaron preentrenamiento voraz, autoencoders y evidencia de que redes profundas podían aprender.
El paper de Rumelhart, Hinton y Williams popularizó el descenso de gradiente por retropropagación del error en redes multicapa.