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.2015年5月28日;521(7553):436-44.
doi:10.1038/nature14539。

深度学习

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深度学习

燕乐存等。 自然. .

摘要

深度学习允许由多个处理层组成的计算模型学习具有多个抽象级别的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉物体识别、物体检测和许多其他领域(如药物发现和基因组学)的技术水平。深度学习通过使用反向传播算法发现大型数据集中的复杂结构,以指示机器应如何更改其内部参数,这些参数用于根据前一层的表示计算每个层的表示。深度卷积网络在图像、视频、语音和音频处理方面取得了突破性进展,而递归网络则为文本和语音等顺序数据带来了光明。

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引用人

参考文献

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