深度學(xué)習(xí)允許由多個(gè)處理層組成的計(jì)算模型學(xué)習(xí)具有多層次抽象的數(shù)據(jù)表示。這些方法極大地提高了語(yǔ)音識(shí)別、視覺目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)以及藥物發(fā)現(xiàn)和基因組學(xué)等許多領(lǐng)域的最新水平。深度學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了復(fù)雜的結(jié)構(gòu),它使用反傳播算法來指示機(jī)器如何改變其內(nèi)部參數(shù),這些參數(shù)用于從上一層的表示中計(jì)算每一層的表示。深卷網(wǎng)在處理圖像、視頻、語(yǔ)音和音頻方面取得了突破,而反復(fù)出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)則對(duì)文字和語(yǔ)音等順序數(shù)據(jù)給予了啟發(fā)。
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深度學(xué)習(xí)
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