本文關(guān)鍵詞：深度學(xué)習研究與進展

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【摘要】：深度學(xué)習是機器學(xué)習領(lǐng)域一個新興的研究方向,它通過模仿人腦結(jié)構(gòu),實現(xiàn)對復(fù)雜輸入數(shù)據(jù)的高效處理,智能地學(xué)習不同的知識,而且能夠有效地解決多類復(fù)雜的智能問題。近年來,隨著深度學(xué)習高效學(xué)習算法的出現(xiàn),機器學(xué)習界掀起了研究深度學(xué)習理論及應(yīng)用的熱潮。實踐表明,深度學(xué)習是一種高效的特征提取方法,它能夠提取數(shù)據(jù)中更加抽象的特征,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)更本質(zhì)的刻畫,同時深層模型具有更強的建模和推廣能力。鑒于深度學(xué)習的優(yōu)點及其廣泛應(yīng)用,對深度學(xué)習進行了較為系統(tǒng)的介紹,詳細闡述了其產(chǎn)生背景、理論依據(jù)、典型的深度學(xué)習模型、具有代表性的快速學(xué)習算法、最新進展及實踐應(yīng)用,最后探討了深度學(xué)習未來值得研究的方向。
【作者單位】： 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所智能信息處理重點實驗室;中國科學(xué)院大學(xué);曲阜師范大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習 機器學(xué)習 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像識別 語音識別 自然語言處理
【基金】：國家“九七三”重點基礎(chǔ)研究計劃(2013CB329502) 國家自然科學(xué)基金(61035003)資助
【分類號】：TP181
【正文快照】： 機器學(xué)習研究的主要任務(wù)是設(shè)計和開發(fā)可以智能地根據(jù)實際數(shù)據(jù)進行“學(xué)習”的算法,這些算法可以自動地挖掘隱藏在數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。目前,各種機器學(xué)習算法在科研、工業(yè)、金融、醫(yī)藥等諸多領(lǐng)域都扮演著非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)[1,2]作為一種通過模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建

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本文編號：652749