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深度學(xué)習(xí)及其最新應(yīng)用綜述

深度學(xué)習(xí)及其最新應(yīng)用綜述

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原標(biāo)題:深度學(xué)習(xí)及其最新應(yīng)用綜述
關(guān)鍵字:深度,模型,報告,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),特征
文章來源:人工智能學(xué)家
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來源:專知
深度學(xué)習(xí)及其最新應(yīng)用綜述
深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支,它是一種計算模型,通過使用多個相互連接的單元(神經(jīng)元)從原始輸入數(shù)據(jù)中直接學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和表示。憑借這種學(xué)習(xí)能力,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決復(fù)雜問題的強大工具,是許多突破性技術(shù)和創(chuàng)新的核心驅(qū)動力。由于算法的復(fù)雜性和現(xiàn)實問題的動態(tài)性質(zhì),構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型具有挑戰(zhàn)性。已有若干研究綜述了深度學(xué)習(xí)的概念和應(yīng)用,但這些研究大多集中在深度學(xué)習(xí)模型類型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上,對最新的深度學(xué)習(xí)模型及其在解決不同領(lǐng)域復(fù)雜問題中的應(yīng)用覆蓋有限。因此,受到這些局限性的啟發(fā),本研究旨在全面回顧計算機視覺、自然語言處理、時間序列分析和普適計算領(lǐng)域的最新深度學(xué)習(xí)模型。我們強調(diào)了這些模型的關(guān)鍵特征及其在各領(lǐng)域解決問題中的有效性。此外,本研究介紹了深度學(xué)習(xí)的基本原理、各種深度學(xué)習(xí)模型類型和重要的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。最后,討論了深度學(xué)習(xí)研究中的挑戰(zhàn)和未來方向,為未來研究人員提供更廣闊的視角。
關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計算機視覺,自然語言處理,時間序列分析,普適計算,模板,簡單
深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在多個行業(yè)和研究領(lǐng)域的應(yīng)用中帶來了性變化。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于醫(yī)療保健


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文章來源:人工智能學(xué)家
作者微信:AItists
作者簡介:致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)

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