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图像识别中的深度学习【香港中文大学王晓刚】

  •   深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代,曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理解决各种机器学习问题。1986年,鲁梅尔哈特(Rumelhart)、欣顿(Hinton)和威廉姆斯(Williams)在《自然》杂志发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络[1],该算法直到今天仍被广泛应用。  神经网络有大量参数,经常发
  • 关键字: 图像识别中  深度学习  
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