深度学习研究与进展
文献类型：期刊论文
| 作者 | 孙志远; 鲁成祥; 史忠植; 马刚 |
| 刊名 | 计算机科学
 |
| 出版日期 | 2016 |
| 卷号 | 43.0期号:2页码:1 |
| 关键词 | 深度学习 机器学习 深层神经网络 图像识别 语音识别 自然语言处理 |
| ISSN号 | 1002-137X |
| 英文摘要 | 深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,它通过模仿人脑结构,实现对复杂输入数据的高效处理,智能地学习不同的知识,而且能够有效地解决多类复杂的智能问题。近年来,随着深度学习高效学习算法的出现,机器学习界掀起了研究深度学习理论及应用的热潮。实践表明,深度学习是一种高效的特征提取方法,它能够提取数据中更加抽象的特征,实现对数据更本质的刻画,同时深层模型具有更强的建模和推广能力。鉴于深度学习的优点及其广泛应用,对深度学习进行了较为系统的介绍,详细阐述了其产生背景、理论依据、典型的深度学习模型、具有代表性的快速学习算法、最新进展及实践应用,最后探讨了深度学习未来值得研究的方向。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26102]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙志远,鲁成祥,史忠植,等. 深度学习研究与进展[J]. 计算机科学,2016,43.0(2):1. |
| APA | 孙志远,鲁成祥,史忠植,&马刚.(2016).深度学习研究与进展.计算机科学,43.0(2),1. |
| MLA | 孙志远,et al."深度学习研究与进展".计算机科学 43.0.2(2016):1. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。