文件名称:
2015NEUNET Deep learning in neural networks An overview.pdf
开发工具:
文件大小: 840kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-01-19
详细说明：近年来，深层人工神经网络（包括递归神经网络）在模式识别和机器学习领域赢得了众多的竞争。这项历史调查简洁地总结了相关的工作，其中大部分来自上一个千年。浅层学习者和深层学习者的区别在于他们的学分分配路径的深度，这是行动和效果之间可能可学习的因果关系链。我回顾了深度监督学习（也回顾了反向传播的历史）、无监督学习、强化学习和进化计算，以及对编码深度和大型网络的短程序的间接搜索。
关键词：深度学习、监督学习、无监督学习、强化学习、进化计算
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