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以Deep learning为例

深度学习(也称为深结构化学习、分层学习或深机器学习)是机器学习的一个分支基于一组算法,试图模型高度抽象的数据通过使用深度图与多个处理层,由多个线性和非线性的转换。深度学习被认为是一个流行词,或者是神经网络的重塑。

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泛化在深入学习
Kenji Kawaguchi,Leslie Pack Kaelbling,yoUNK Bengio2017
本文解释了为什么深度学习可以很好地推广,尽管有很大的容量和可能的算法不稳定性,非鲁棒性和尖锐的最小值,有效地解决了文献中的一个开放问题。在此基础上,提出了一种新的正则化方法。。。 更精确定位的学术搜索引擎

深度学习标志识别
西蒙·比安科,Marco Buzzelli大卫马志尼、Raimondo SchettiniNeurocomputing2017
本文提出了一种利用深度学习的标志识别方法。我们的识别管道是由一个logo区域的建议,后面是一个卷积神经网络(CNN)专门训练的标志分类,即使它们不是精确的本地化。。。

 

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