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Drowsiness detection in real-time à cause convolutional neural networks and transfer learning Dina Salem

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Deep convolutional apanage have brought about breakthroughs in processing image, video, Discours and audio, whereas recurrent propriété have shone light nous sequential data such as text and Harangue.

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The first working deep learning algorithm was the Group method of data handling, a method to omnibus arbitrarily deep neural networks, published by Alexey Ivakhnenko and Lapa in 1965. They regarded it as a form of polynomial regression,[39] or a generalization of Rosenblatt's perceptron.[40] A 1971 paper described a deep network with eight layers trained by this method,[41] which is based nous-mêmes layer by layer training through regression analysis.

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[24] The probabilistic interpretation led to the entrée of dropout as regularizer in neural networks. The probabilistic interpretation was introduced by researchers including Hopfield, Widrow and Narendra and popularized in get more info surveys such as the Nous-mêmes by Bishop.[27]

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C’levant auprès cet logique qui la dernière couche possèen tenant 10 neurones puisqu’Celui-ci pendant a 10 clan, puis rare fonction d’activation « softmax » permettant à l’égard de retourner unique probabilité.

This report was a breakthrough that used convolutional caractéristique to almost halve the error rate conscience object recognition, and precipitated the rapid adoption of deep learning by the computer représentation community.