深度学习在2016年都有哪些主要研究进展?(附开源平台地址)| 盘点

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深度学习在2016年都有哪些主要研究进展?(附开源平台地址)| 盘点

青衫无名 2017-08-01 14:04:00 浏览1151
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在过去的几年时间里,深度学习(Deep Learning)一直都是机器学习社区的核心主题, 2016年也不例外。 

研究人员长久以来亟待解决的一个主要挑战就是无监督学习(Unsupervised Learning)。Tryolabs 认为,2016 年对于这一领域来说是取得伟大突破的一年,主要原因是出现了大量的基于生成模型(Generative Models)的研究。此外,雷锋网会介绍自然语言处理(NLP)技术在 2016 年所取得的创新,这些技术会是实现该目标的关键。除了回顾那些推动该领域快速向前发展做出突出贡献(或有极大潜力)的进步,雷锋网(公众号:雷锋网)也将关注相关组织机构和开源平台的建设情况。

一、无监督学习

无监督学习是指不需要额外信息就能从原始数据中提取模式和结构的任务,这点和需要建立标签的监督学习相反。

使用神经网络解决这

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