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J-GLOBAL ID：201902217529115711   整理番号：19A1021128

深さ学習に関する総説と議論【JST・京大機械翻訳】

Overview on deep learning

著者 (5件)： Hu Yue (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Luo Dongyang (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Hua Kui (清華大学自動化系,北京,100084) ,  Lu Haiming (清華大学信息技術研究院,北京,100084) ,  Zhang Xuegong (清華大学自動化系,北京100084;清華大学生命学院,北京100084)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 14  号： 1  ページ： 1-19  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 機械学習は,計算モデルとアルゴリズムのデータからの学習規則の1つの学問であり,複雑なデータから規則をマイニングするのに多くの応用があり,今日の広義の人工知能分野における最も重要な技術の1つになった。近年、様々な深さのニューラルネットワークは大量の機械学習問題において注目の成果を収め、機械学習領域の最も明るい目の新しい分枝である深さ学習を形成し、機械学習理論、方法及び応用研究の新しい高潮をもたらした。深さ学習の代表的な方法の核心原理と典型的な最適化アルゴリズムについて総合的に述べ、深さ学習と従来の機械学習方法の間の関連と区別を振り返り、深く学習におけるいくつかの更なる研究が必要である問題について初歩的な討論を行った。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高潮 ,  計算モデル ,  *学習 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  総説 ,  議論