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大数据时代下深度学习理论综述
被引：2
作者：
邱俊玲
机构：
[1] 河南工业贸易职业学院信息工程系
来源：
关键词：
卷积神经网络;
深度学习;
机器学习;
递归网络;
卷积核;
混合模型;
非监督学习;
图像识别;
训练数据;
大数据时代;
开发语言;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
<正>深度学习是机器学习的一个分支,是人工智能的一部分。深度学习通过模拟人的学习活动,达到获取新知识或技能的目的。本文首先论述了深度学习的理论及实现框架,重点介绍了卷积神经网络,然后分析了深度学习现阶段的应用,最后提出深度学习尚待解决的问题,以期该理论有更长远的发展。一、引言据Domo公司在2016年统计数据显示,全球每分钟在亚马逊上产生222283美元的交易,You Tu Be上有400小时
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