【摘 要】
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深度学习的模型和算法在快速的发展，并根据不同的应用提出一些新的模型和算法，如FCN,RNN,LSTM等等。作为一种强有力的机器学习工具发挥着越来越重要的作用，并积极促进着人工智能的快速发展。深度学习的应用范围在不断地扩展，已经引起了各个领域的重视，特别在人工智能、智能信息处理等方面，并在许多方面和领域(如文本识别、文本挖掘、质量检验、地质勘探、运动姿态分析与识别)都具有很大的潜力。深度学习的理论和
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深度学习的模型和算法在快速的发展，并根据不同的应用提出一些新的模型和算法，如FCN,RNN,LSTM等等。作为一种强有力的机器学习工具发挥着越来越重要的作用，并积极促进着人工智能的快速发展。深度学习的应用范围在不断地扩展，已经引起了各个领域的重视，特别在人工智能、智能信息处理等方面，并在许多方面和领域(如文本识别、文本挖掘、质量检验、地质勘探、运动姿态分析与识别)都具有很大的潜力。深度学习的理论和技术研究还远达不到实际应用的需求，从网络结构、学习算法和性能分析上都有待于深入的研究和不断的完善。
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