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J-GLOBAL ID：201602246619721440   整理番号：16A0858485

深さと学習の研究と進展【JST・京大機械翻訳】

Research and Advances on Deep Learning

著者 (4件)： Sun Zhiyuan (Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences) ,  Lu Chengxiang (Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences) ,  Shi Zhongzhi (Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences) ,  Ma Gang (Key Laboratory of Intelligent Information Processing,Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 43  号： 2  ページ： 1-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 深さの学習は,機械学習の分野の1つの新興の研究方向であり,それはヒト脳の構造を模倣する,複雑な入力データの効率的な処理を実現し,異なる知識を知能的に学習することにより,また多種類の複雑な知能問題を効果的に解決できる。近年,深さが学習効率的学習アルゴリズムの出現に伴い,機械学習理論の研究の深さと応用のブームが巻き起こさして。実践は深さの学習は1つの効率的な特徴抽出法であり,それはデータにおけるより抽象的な特徴を抽出できる,データのより本質の描写を実現する,深層モデルは同時により強いモデリングと一般化能力を持つことを示した。深さを深さと学習の利点とその広い応用を鑑みて,深さの学習に対して比較的システムの紹介を行い,その背景を産生し、理論的根拠、典型的な深さの学習モデルは、代表的な高速学習を有するアルゴリズムは、最新の進展と実践応用を詳細に述べ,最後に将来の研究の方向に値する学習を検討した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  学習モデル ,  ヒト ,  特徴抽出 ,  高速度 ,  深層 ,  *学習 ,  学習アルゴリズム ,  モデリング ,  機械学習
準シソーラス用語： 学習効率 ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Deep learning ,  Machine learning ,  Deep neural network ,  Image recognition ,  Speech recognition ,  Natural language processing

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  研究 ,  進展