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深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向,它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法,在語音和圖像識別方面取得的效果,遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘,機器學(xué)習(xí),機器翻譯,自然語言處理,多媒體學(xué)習(xí),語音,推薦和個性化技術(shù),以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復(fù)雜的模式識別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。
深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向,它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法,在語音和圖像識別方面取得的效果,遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘,機器學(xué)習(xí),機器翻譯,自然語言處理,多媒體學(xué)習(xí),語音,推薦和個性化技術(shù),以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復(fù)雜的模式識別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。收起
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