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介绍了深度学习的来源发展、本质特征、训练思想和常用模型,如自动编码器、稀疏编码器、深信度网络以及卷积神经网络,重点分析了这些常用模型的设计理念、训练过程以及优点和不足,并且使用深度学习做了关于人脸框选、图像识别等实验,进一步验证了深度学习模型在应用中的有效性。
深度学习模型的应用研究
【摘 要】
：
介绍了深度学习的来源发展、本质特征、训练思想和常用模型,如自动编码器、稀疏编码器、深信度网络以及卷积神经网络,重点分析了这些常用模型的设计理念、训练过程以及优点和
【机 构】
：
太原理工大学信息工程学院,中煤能源集团平朔集团
【出 处】
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山西科技
【发表日期】
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2017年5期
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