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摘要:
深度学习作为一种新兴的多层神经网络降维算法,通过组建含有多个隐层的神经网络深层模型,对输入的高维数据逐层提取特征,以发现数据的低维嵌套结构,形成更加抽象有效的高层表示.从深度学习算法的基本原理入手,较为详细地讲解了深度学习算法的单层网络基本结构受限波尔兹曼机及其训练过程.最后通过自动编码机举例说明深度学习技术应用于手写数字识别所带来的性能提升,并对深度学习技术做了简单总结.
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文献信息
篇名 深度学习算法的原理及应用
来源期刊 信息技术 学科 工学
关键词 深度学习 神经网络算法 受限波尔兹曼机 自动编码机
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 175-177
页数 3页 分类号 TP181
字数 1774字 语种 中文
DOI 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.02.045
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 魏维 13 99 5.0 9.0
2 胡蒙娜 陕西师范大学教育学院 3 31 1.0 3.0
3 胡侯立 2 36 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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共引文献  (0)
参考文献  (3)
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2015(1)
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2019(41)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(35)
2020(18)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(16)
研究主题发展历程
节点文献
深度学习
神经网络算法
受限波尔兹曼机
自动编码机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息技术
月刊
1009-2552
23-1557/TN
大16开
哈尔滨市南岗区黄河路122号
14-36
1977
chi
出版文献量(篇)
11355
总下载数(次)
31
总被引数(次)
47901
论文1v1指导