本文關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí):多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興與變革

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【摘要】：人工智能(AI)已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新的蓬勃發(fā)展期。推動(dòng)這一輪AI狂瀾的是三大引擎,即深度學(xué)習(xí)(DL)、大數(shù)據(jù)和大規(guī)模并行計(jì)算,其中又以DL為核心。本文回顧本輪"深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)興"的基本情況,概要介紹常用的4種深度模型,即:深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)、深度自編碼網(wǎng)絡(luò)(DAN)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)及長(zhǎng)短期記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM-RNN)。簡(jiǎn)要介紹深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域幾個(gè)重要任務(wù)上的應(yīng)用效果情況。為便于應(yīng)用DL,介紹了幾種常用的深度學(xué)習(xí)開(kāi)源平臺(tái)。對(duì)深度學(xué)習(xí)帶來(lái)的啟示和變革做了一些開(kāi)放式的評(píng)述,討論了該領(lǐng)域的開(kāi)放問(wèn)題和發(fā)展趨勢(shì)。
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度信念網(wǎng)絡(luò) 深度自編碼網(wǎng)絡(luò) 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長(zhǎng)短期記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 語(yǔ)音識(shí)別 計(jì)算機(jī)視覺(jué)
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： 1深度學(xué)習(xí):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興 深度學(xué)習(xí)是以不少于2個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入進(jìn)行非線性變換或表示學(xué)習(xí)的技術(shù)。其以層級(jí)連接的方式,實(shí)現(xiàn)漸進(jìn)抽象的非線性信息處理,尤其擅長(zhǎng)于求解從原始輸入信號(hào)到期望輸出的復(fù)雜非線性變換,并以此實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)或非線性建模。深度學(xué)

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本文編號(hào)：971176