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深度学习研究进展
深度学习研究进展
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基于深度学习的研究进展1
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(1) 区域选择 (2) 特征提取 (3) 分类器总结:传统目标检测存在的两个主要问题:一个是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性,时间复杂度高,窗口
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国外近十年深度学习研究进展——基于CiteSpace知识图谱的可视化研究.pdf
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深度学习研究进展 深度学习是一种机器学习算法,近年来发展非常迅速,应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。随着教育信息化的发展,深度学习逐渐成为教育领域的热点话题。本文采用文献计量学分析和共现...
2019到目前为止的深度学习研究进展汇总
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这些研究进展不仅对学术界,对工业界同样具有重要的启示作用,许多研究成果已经开始或者有望在未来转化为实际应用,进一步推动智能技术的发展和应用。通过对这些研究成果的分析和理解,我们可以更好地把握深度学习...
论文研究-深度学习研究进展.pdf
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鉴于深度学习的重要性,综述了深度学习的研究进展。首先概述了深度学习具有的优点,由此说明了引入深度学习的必要性;然后描述了三种典型的深度学习模型,包括卷积神经网络模型、深度信任网络模型和堆栈自编码网络...
深度学习研究进展 (1).pdf
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本文将从深度学习的优势、典型模型、研究进展以及未来挑战四个方面进行深入探讨。 一、深度学习的优势与必要性 深度学习相较于传统机器学习方法,具有以下显著优点: 1. 自动特征学习:深度学习模型能自动从原始...
深度学习的研究进展与发展.pdf
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深度学习的研究进展与发展.pdf
深度学习算法研究进展.pdf
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深度学习算法研究进展.pdf
面向目标检测的深度学习研究进展1
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本文主要分析了面向目标检测的深度学习研究的最新进展,重点关注了检测组件、学习策略、应用以及基准测试。 1. **检测组件**: - **检测设置**:目标检测分为bbox-level(边界框级别)和mask-level(像素级别)两...
面向自然语言处理的深度学习研究.pdf
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同时,文章还讨论了当前面向自然语言处理的深度学习研究进展、应用策略、已有的深度学习平台和工具,以及发展趋势和有待深入研究的难点。 深度学习是机器学习的一个分支,它通过神经网络来学习和represent数据。...
诺亚面向语音语义的深度学习研究进展-刘晓华
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本文来自华为诺亚方舟实验室资深专家刘晓华在携程技术中心主办的深度学习Meetup中的主题演讲,介绍了华为诺亚面向语音语义的深度学习进展。文章:http://geek.csdn.net/news/detail/92724
医学图像深度学习处理方法的研究进展.pdf
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本文将总结医学图像自动分割、分类和识别方面的深度学习研究进展,旨在为利用深度学习解决医学图像分析诊断问题提供有益的参考。 深度学习(Deep Learning, DL)是机器学习(Machine Learning, ML)的一个分支,它...
深度学习模型可解释性的研究进展
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深度学习在很多人工智能应用领域中取得成功的关键原因在于,通过复杂的深层网络模型从海量数据中学习丰富的知识。
深度学习可解释性研究进展1
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摘要深度学习的可解释性研究是人工智能、机器学习、认知心理学、逻辑学等众多学科的交叉研究课题,其在信息推送、医疗研究、金融、信息安全等领域具有重要的理论研究意义和
深度强化学习研究进展.pdf
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深度学习可解释性研究进展.pptx
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学习分析研究进展
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学习分析研究进展
深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势.pdf
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深度学习在医学影像中的研究进展及发展趋势 深度学习技术在医学影像领域中的应用研究进展可以分为几个方面: 1. 医学影像数据挖掘:深度学习技术可以用于医学影像数据的挖掘和分析,实现基于影像数据的智能诊断、...
基于深度学习的乳腺钼靶图像分类方法研究进展.pdf
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在利用深度学习方法进行乳腺钼靶图像分类的研究进展中,研究人员主要关注了两个方面:感兴趣区域(ROI)提取和全图分类。感兴趣区域提取是从图像中选取可能包含病变的部分,然后利用深度学习模型对这些区域进行特征...
基于深度学习的医学图像分割研究进展.pdf
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基于深度学习的医学图像分割研究进展 基于深度学习的医学图像分割是近年来医学图像处理领域的热点研究方向之一。该领域的研究主要集中在如何将深度学习技术应用于医学图像分割,以提高分割accuracy和效率。 深度...
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