發(fā)布時間：2017-09-22 18:03

  本文關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用探究

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【摘要】：首先對淺層結(jié)構(gòu)經(jīng)典算法易出現(xiàn)局部最優(yōu)和過度擬合狀況做了分析、歸納.其次,對深度學(xué)習(xí)現(xiàn)狀做了闡述,詳細(xì)介紹基于RBM和AE算法的深度模型,并對深度學(xué)習(xí)在智能語音、機器視覺圖像、點擊通過率、邏輯回歸模型、自然語言以及視頻動作識別等方面應(yīng)用作了介紹,表明深度學(xué)習(xí)相對于其它模型結(jié)構(gòu)優(yōu)勢明顯,對深度學(xué)習(xí)的理論以及應(yīng)用的研究有重要意義.最后對深度學(xué)習(xí)當(dāng)前研究存在的問題進行簡要歸納總結(jié),并對模型結(jié)構(gòu)未來研究方向做了探究.
【作者單位】： 巢湖學(xué)院信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 淺層結(jié)構(gòu) 深度學(xué)習(xí) 算法 模型結(jié)構(gòu)
【基金】：巢湖學(xué)院科研支持項目(XLY-201614)
【分類號】：TP181
【正文快照】： 0引言人工智能是計算機學(xué)科研究的重點領(lǐng)域之一.機器學(xué)習(xí)算法早期研究多為單層(最多2層)、非線性的淺層結(jié)構(gòu).在研究中,線性不可分問題是眾多科研工作者面對的一個難題,經(jīng)典的淺層算法模型不能有效地解決線性不可分問題,導(dǎo)致人工智能研究很長時間進展不明顯.2006年,Hinton等人，

本文編號：902260