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深度学习目前主要有哪些研究方向

发表时间：2024-07-18 12:53:47 来源：网友投稿

矿压岩层控制“实用矿压岩层控制理论”的开创者和奠基人创造性地建立了以岩层运动为核心的理论体系，包括岩层运动预测与控制、矿山压力控制、控制效果设计与决策。我们建立并完善了以岩层移动为中心的实用矿井。

深层学习作为机器学习算法中的一项新技术

是通过建立一个模拟人脑的分析和学习的神经网络来实现的。深层学习的本质是观察数据的层次特征表示，它进一步将低级特征抽象为高级特征表示，所有这些特征都是通过神经网络实现的。深层学习主要是基于神经网络技术，神经网络最基本的单元是神经元。而且神经网络的研究更早地开始了。早期感知器模型是最早的神经网络模型，也称单层神经网络。

但是感知器只能做最简单的线性分类任务，甚至不能解决简单或不寻常的问题

但是当一个网络加入到计算层时，它不仅可以解决国外或国外的问题，而且具有很好的非线性分类效果。1986年rumelhar和Hinton提出的反向传播算法解决两级神经网络的复杂计算问题，这导致行业使用的神经网络的研究热潮的两级。

长期以来语音识别系统大多采用高斯混合模型来描述每个建模单元的概率模型

该模型简单、方便，适合大规模数据培训。该模型具有较好的切分训练算法，保证了模型的良好训练。长期以来在语音识别应用领域占据主导地位。

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