發(fā)布時間：2018-06-25 08:41

  本文選題：大數(shù)據(jù) + 深度學(xué)習(xí)�。� 參考：《高技術(shù)通訊》2017年01期

【摘要】：給出了大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域——深度學(xué)習(xí)的概念,闡述了深度學(xué)習(xí)對獲取大數(shù)據(jù)中的有價值信息的重要作用。描述了大數(shù)據(jù)下利用圖像處理單元(GPU)進行并行運算的深度學(xué)習(xí)框架,對其中的大規(guī)模卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、大規(guī)模深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)和大規(guī)模遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)進行了重點論述。分析了大數(shù)據(jù)的容量、多樣性、速率特征,介紹了大規(guī)模數(shù)據(jù)、多樣性數(shù)據(jù)、高速率數(shù)據(jù)下的深度學(xué)習(xí)方法。展望了大數(shù)據(jù)背景下深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景,指出在不遠(yuǎn)的將來,大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)融合的技術(shù)將會在計算機視覺、機器智能等多個領(lǐng)域獲得突破性進展。
[Abstract]:In this paper, the concept of big data and the sub-domain of machine learning, depth learning, is given, and the important role of depth learning in obtaining valuable information in big data is expounded. In this paper, the depth learning framework of parallel operation using image processing unit (GPU) under big data is described. The large-scale convolution neural network (CNN), large-scale depth confidence network (DBN) and large-scale recurrent neural network (RNN) are discussed in detail. In this paper, the capacity, diversity and rate characteristics of big data are analyzed, and the deep learning methods based on large scale data, diversity data and high rate data are introduced. This paper looks forward to the development prospect of deep learning under the background of big data, and points out that in the near future, the fusion technology of big data and deep learning will make a breakthrough in many fields such as computer vision, machine intelligence and so on.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273019,61473339) 中國博士后科學(xué)基金(2014M561202) 河北省博士后專項(B2014010005) 首批“河北省青年拔尖人才”([1013]17)資助項目
【分類號】：TP18;TP311.13

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本文編號：2065339