AIGC動態(tài)歡迎閱讀

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
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：0字

內(nèi)容摘要：

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

原文鏈接：深度學(xué)習(xí)及其最新應(yīng)用綜述

聯(lián)系作者

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)