深度学习研究综述
鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性，依据数据流向对目前有代表性的深度学习算法进行归纳和总结，综述了不同类型深度网络的结构及特点。首先介绍了深度学习的概念；然后根据深度学习算法的结构特征，概述了前馈深度网络、反馈深度网络和双向深度网络3类主流深度学习算法的网络结构和训练方法；最后介绍了深度学习算法在不同数据处理中的最新应用现状及其发展趋势。可以看到：深度学习在不同应用领域都取得了明显的优势，但仍存在需要进一步探索的问题，如无标记数据的特征学习、网络模型规模与训练速度精度之间的权衡、与其他方法的融合等。
深度学习、深度神经网络、卷积神经网络、反卷积网络、深度玻尔兹曼机
TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61390512
2015-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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