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摘要:
本文介绍了神经网络作为分类器的优点,概述了神经网络的主要发展历程,然后对神经网络面临的问题和挑战进行了分析,给出了深度神经网络与传统机器学习的关系,最后并对神经网络的发展和应用前景进行了总结。
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文献信息
篇名 基于分类的神经网络研究与展望
来源期刊 新丝路 学科 工学
关键词 分类 神经网络 深度神经网络 机器学习
年,卷(期) 2019,(14) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 137-138
页数 2页 分类号 TP18
字数 语种
DOI
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 闻辉 莆田学院信息工程学院 7 1 1.0 1.0
2 贾冬顺 东方地球物理公司辽河物探处 3 0 0.0 0.0
传播情况
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2019(0)
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研究主题发展历程
节点文献
分类
神经网络
深度神经网络
机器学习
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
新丝路
半月刊
2095-9923
61-1499/C
西安市西五路68号210室
52-217
出版文献量(篇)
9047
总下载数(次)
66
总被引数(次)
0
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