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深度学习原理及应用综述
被引量:
67
1
作者
付文博
孙涛
+2 位作者
梁藉
闫宝伟
范福新
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期11-15,40,共6页
深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及Caffe,TensorFlow,Torch等6种主流深度框架;论述了深度学...
深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及Caffe,TensorFlow,Torch等6种主流深度框架;论述了深度学习在图像、语音、视频、文本、数据分析方面的应用情况,分析了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展趋势,为初学者提供了较全面的方法指导与文献索引支持。
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关键词
深度学习
神经网络
卷积神经网络
受限玻尔兹曼机
自动编码器
框架
应用
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职称材料
题名
深度学习原理及应用综述
被引量:
67
1
作者
付文博
孙涛
梁藉
闫宝伟
范福新
机构
华中科技大学
中国水利水电科学研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第B06期11-15,40,共6页
基金
北京市科技计划课题:北京市水土保持遥感技术应用研究与示范(Z161100001116102)
北京市多水源综合调控理论及模型技术研究(2017KFYXJJ202)
南水北调中线干线工程应急运行集散控制技术研究与示范(2015BAB07B03)资助
文摘
深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及Caffe,TensorFlow,Torch等6种主流深度框架;论述了深度学习在图像、语音、视频、文本、数据分析方面的应用情况,分析了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展趋势,为初学者提供了较全面的方法指导与文献索引支持。
关键词
深度学习
神经网络
卷积神经网络
受限玻尔兹曼机
自动编码器
框架
应用
Keywords
Deep learning
Neural networks
Convolutional neural networks
Restricted Boltzmann machine
auto encod er
Framework
Application
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
深度学习原理及应用综述
付文博
孙涛
梁藉
闫宝伟
范福新
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
67
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