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国外近十年深度学习的研究现状与发展趋势——基于引文分析及共词矩阵的知识图谱分析.pdf 评分:

国外近十年深度学习的研究现状与发展趋势——基于引文分析及共词矩阵的知识图谱分析.pdf
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深度学习研究综述
深度学习的发展历史及应用现状
深度学习在控制领域的研究现状与展望

深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势.对于存在高维数据的控制系统,引入深度学习具有一定的意义.近年来,已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用.本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状,包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算.并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述.总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题,展望了未来值得研究的方向.

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深度学习结合SLAM 研究现状总结 Co-Fusion MaskFusion
国内外研究现状和发展趋势
深度学习国内研究综述

近年来,深度学习逐渐成为学科教学领域的一个热点话题。本文采用内容分析法,对国内公开发表的深度学习相关学术、学位论文进行统计分析,从文献年度分布、文献来源、研究热点、研究内容和发展趋势五个方面依次解读,以期总结我国深度学习研究现状,发现问题,提出建议。

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基于深度学习的图像分类技术
2015-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

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深度学习概述
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(三)
浅谈深度学习技术及其应用
深度学习的现状与边界、没有很好解决的问题
知乎--LSTM(挺全的)
LSTM 优化之路
干货——LSTM详解,关于LSTM的前生今世
最近研究了lstm后做的总结
深度学习发展史
深度学习图像去噪发展概述
深度学习(一)深度学习的发展历史
深度学习的研究方向和发展趋势

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