关于深度学习的综述与讨论

• 作者: 张学工 罗东阳 胡越 花奎 路海明
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 机器学习 卷积神经网络 递归神经网络 多层感知器 自编码机 学习算法 机器学习理论
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 1-19
• 页数: 19页
• 分类号: TP18
• 字数: 13220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201808019

摘要

机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的人工智能领域最核心的技术之一.近年来,多种深度神经网络在大量机器学习问题上取得了令人瞩目的成果,形成了机器学习领域最亮眼的一个新分支——深度学习,也掀起了机器学习理论、方法和应用研究的一个新高潮.对深度学习代表性方法的核心原理和典型优化算法进行了综述,回顾与讨论了深度学习与以往机器学习方法之间的联系与区别,并对深度学习中一些需要进一步研究的问题进行了初步讨论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	路海明	清华大学信息技术研究院	24	459	10.0	21.0
2	张学工	清华大学自动化系	34	1248	17.0	34.0
6	胡越	清华大学自动化系	1	63	1.0	1.0
7	罗东阳	清华大学自动化系	1	63	1.0	1.0
8	花奎	清华大学自动化系	1	63	1.0	1.0