基于自编码算法的深度学习综述
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2017年黑龙江省教育科研专项(2017-0001)


Overview on Deep Learning Based on Automatic Encoder Algorithms
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    摘要:

    深度学习是机器学习的一个分支,开创了神经网络发展的新纪元.自编码算法作为深度学习结构的重要组成部分,在无监督学习及非线性特征提取过程中起到了至关重要的作用.首先介绍自编码算法的基本概念及原理,然后介绍基于自编码算法的改进算法,最后列举了自编码算法在若干领域应用的知名案例和发展趋势.

    Abstract:

    Deep learning is a branch of machine learning, creating a new era in the development of neural networks. As an important part of deep learning structure, self-coding algorithm plays a crucial role in unsupervised learning and nonlinear feature extraction. Firstly, the basic concepts and principles of self-encoding algorithm are introduced. Then, the improved algorithm based on self-encoding algorithm is presented. Finally, the well-known cases and development trends of self-encoding algorithm applied in several fields are elaborated.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

崔广新,李殿奎.基于自编码算法的深度学习综述.计算机系统应用,2018,27(9):47-51

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  • 收稿日期:2018-01-09
  • 最后修改日期:2018-01-31
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  • 在线发布日期: 2018-07-26
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