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UCAS-AI模式识别9神经网络031
UCAS-AI模式识别9神经网络031
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•时代背景-计算性能提升6.9.1 深度学习浪潮!Most of them are focusing on Deep learning and Feature
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向
世
明
smxiang@n
lpr
.ia.ac.cn
中国科
学院大学人
工智
能学院硕士
课
《模式
识别
》
何文浩
(wenhao.he@nlpr
.ia.ac.c
n)
杨红明
(hongming.yang@nlpr
.ia.ac.cn)
助教:
中科院自动化研究所
模式识别国家重点实验室
人工神经网络
Artificial
Neural Networks
第
6
章第
3
讲
2017
年
11
月
15
日于怀柔
内容提要
•
介绍
–
发展历史
–
网络结构
•
基本
模型
–
单层感知器、多层感知器、
RBF
网络
•
扩展
模型
–
Hopfield
网络、
RBM
、
DNN
、
CNN
、
Autoencoder
、
RNN
、
LSTM
等
http:/
/www
.olsw
ang.com
/articl
es/2015/
02/why
-
we
-have-
to
-
get
-sm
art-
about
-ar
tifi
cial-
intell
igence/
第九
节
深度学习
可整合大量能够基于相
同方式训
练的模块和组件,并构
建拥有学
习能力的机器。
萌芽期
1940s
MP
模型
阈值加和
模型
Hebb
学习
规则
第一次高潮
1960s
第二次高潮
1980s
第三次浪潮
2000s
感知器模型
自适应
-
线性单元
Hopfield
网络
Boltzman
机
BP
算法
SVM
V
a
pnik 95
Boosting
Schapire 95
深度网络
DBN
DBM
Deep CNN
RNN
G. E. Hinton
Y
. Bengio
Y
. Lecun
Andr
ew Ng
Rob Fergus
人工神经网
络发展历程
低谷
CNN
LeCun 98
低谷
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