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类人概念学习:机器学习下一个飞跃?
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摘要
近年来,深度学习的飞速发展让计算机在许多任务中表现出接近甚至达到人类水准的认知能力。然而,关于深度学习仍然存在一些争议,其中一点就是深度学习对于大规模训练样本的要求。相比于深度学习,人类并不需要见到成百上千的某一类物体才能记住其特性和类别。因此,仍有许多专家从这一点出发试图构造更接近于人类思考方式的学习模型。
作者
刘勇
廖依伊
机构地区
浙江大学智能系统与控制研究所
出处
《科技导报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第7期80-81,共2页
Science & Technology Review
关键词
概念学习
机器学习
多伦多大学
训练样本
函数拟合
纽约大学
PROBABILISTIC
计算机实现
平滑性
视觉感知
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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