10.3772/j.issn.1002-0470.2017.01.004
大数据下的深度学习研究
给出了大数据和机器学习的子领域——深度学习的概念,阐述了深度学习对获取大数据中的有价值信息的重要作用.描述了大数据下利用图像处理单元(GPU)进行并行运算的深度学习框架,对其中的大规模卷积神经网络(CNN)、大规模深度置信网络(DBN)和大规模递归神经网络(RNN)进行了重点论述.分析了大数据的容量、多样性、速率特征,介绍了大规模数据、多样性数据、高速率数据下的深度学习方法.展望了大数据背景下深度学习的发展前景,指出在不远的将来,大数据与深度学习融合的技术将会在计算机视觉、机器智能等多个领域获得突破性进展.
大数据、深度学习、卷积神经网络(CNN)、深度置信网络(DBN)、递归神经网络(RNN)
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TP3;TP1
国家自然科学基金61273019,61473339;中国博士后科学基金2014M561202;河北省博士后专项B2014010005;首批"河北省青年拔尖人才"[1013]17
2017-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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