DL论文第一周-Deep learning
生活随笔
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DL论文第一周-Deep learning
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[1]?LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." Nature 521.7553 (2015): 436-444.?[pdf]
地址：http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/NatureDeepReview.pdf
深度學習是由多個處理層來學習表達數(shù)據(jù)的多個層次抽象。這些方法可以顯著提高語音識別、視覺物體識別和目標檢測和許多其他領域，例如，藥物的發(fā)現(xiàn)和基于組學等。深度卷積網(wǎng)絡在圖像、視屏、語音和音頻帶來了重大突破，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在序列數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出自己的閃光點。
1. 有監(jiān)督學習
2. 多層神經(jīng)網(wǎng)絡和BP傳播
3. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
4. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
5. LSTM模型
總結
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