المؤلفون: Scellier, Benjamin

Thesis Advisors: Bengio, Yoshua

مصطلحات موضوعية: deep learning, machine learning, physics, equilibrium propagation, energy-based model, variational principle, principle of least action, local learning rule, stochastic gradient descent, Hopfield network, resistive network, neuromorphic computing, circuit theory, principle of minimum dissipated power, co-content, Apprentissage profond, Apprentissage machine, Système physique, Modèle à énergie, Principe variationnel, Principe de moindre action, Règle d’apprentissage locale, Algorithme du gradient stochastique, Réseau de Hopfield, Réseau resistif, Théorie des circuits électriques, Calcul neuromorphique, Applied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800)

وصف الملف: application/pdf

الاتاحة: http://hdl.handle.net/1866/25593
https://orcid.org/0000-0002-2407-7470