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题名大数据下的深度学习研究
被引量:18
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作者
王金甲
陈浩
刘青玉
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《高技术通讯》
北大核心
2017年第1期27-37,共11页
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基金
国家自然科学基金(61273019
61473339)
+2 种基金
中国博士后科学基金(2014M561202)
河北省博士后专项(B2014010005)
首批"河北省青年拔尖人才"([1013]17)资助项目
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文摘
给出了大数据和机器学习的子领域——深度学习的概念,阐述了深度学习对获取大数据中的有价值信息的重要作用。描述了大数据下利用图像处理单元(GPU)进行并行运算的深度学习框架,对其中的大规模卷积神经网络(CNN)、大规模深度置信网络(DBN)和大规模递归神经网络(RNN)进行了重点论述。分析了大数据的容量、多样性、速率特征,介绍了大规模数据、多样性数据、高速率数据下的深度学习方法。展望了大数据背景下深度学习的发展前景,指出在不远的将来,大数据与深度学习融合的技术将会在计算机视觉、机器智能等多个领域获得突破性进展。
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关键词
大数据
深度学习
卷积神经网络(CNN)
深度置信网络(DBN)
递9-3神经网络(rnn)
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Keywords
big data, deep learning, convolutional neural network (CNN), deep belief network( DBN), re-current neural network (rnn)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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