计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
5期
28-33
,共6页
机器学习%浅层学习%深度学习%卷积神经网络%深度置信网
機器學習%淺層學習%深度學習%捲積神經網絡%深度置信網
궤기학습%천층학습%심도학습%권적신경망락%심도치신망
Machine learning%Shallow learning%Deep learning%CNNs%DBNs
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用.如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮.深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据.首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题.
深度學習(Deep Learning)是一箇近幾年備受關註的研究領域,在機器學習中起著重要的作用.如果說淺層學習是機器學習的一次浪潮,那麽深度學習作為機器學習的一箇新領域,將掀起機器學習的又一次浪潮.深度學習通過建立、模擬人腦的分層結構來實現對外部輸入的數據進行從低級到高級的特徵提取,從而能夠解釋外部數據.首先介紹瞭深度學習的由來,分析瞭淺層學習存在的弊耑;其次列舉瞭深度學習的經典方法,主要以鑑督學習和無鑑督學習來展開介紹;然後對深度學習的最新研究進展及其應用進行瞭綜述;最後總結瞭深度學習髮展所麵臨的問題.
심도학습(Deep Learning)시일개근궤년비수관주적연구영역,재궤기학습중기착중요적작용.여과설천층학습시궤기학습적일차랑조,나요심도학습작위궤기학습적일개신영역,장흔기궤기학습적우일차랑조.심도학습통과건립、모의인뇌적분층결구래실현대외부수입적수거진행종저급도고급적특정제취,종이능구해석외부수거.수선개소료심도학습적유래,분석료천층학습존재적폐단;기차열거료심도학습적경전방법,주요이감독학습화무감독학습래전개개소;연후대심도학습적최신연구진전급기응용진행료종술;최후총결료심도학습발전소면림적문제.
