1、“.....后文的业界调研综述中所介绍的种学习方法和神经网络如今已经被广泛使用或演化，这些研究成果都有着划时代的意义，对深度学习发展产生了深远的影响。特征提取方法是算法设计的核心高斯伯努利模型是特征模型的类的预料，其陷入了个为了保护人类而伤害人类的思维黑洞。这个结局很好地体现了机器学习的最大隐患学习失控。如今深度学习的研究成果已成功应用于语音识别模式识别目标识别自然语言编程人机对弈人工智能智慧城市等领域。年公司研发的人机对弈系统深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，从此深度学习和人工智能开始进入深度学习的实现与发展论文原稿分析和传递。尽管当前普遍的预训练和判别微调方法对许多语言识别上都有不错的效果......”。

2、“.....特征提取算法仍然需要进步地改进和提升，以应对大数据的冲击，排除信息安全方面的隐患。学习可控性是安全性的前提学习可控性是机器学习需要关注的个问题，即到底赋予机器多少权限和思维能力。在機器学习的，阿西莫夫我，机器人北京科学普及出虑这样的因素，摒弃互相冲突和矛盾的思维模型，并且始终控制机器的学习延展力。结束语本文系统介绍了深度学习领域的相关信息。结合计算机神经网络和机器学习的相关概念，得出了深度学习是建立在深度结构神经网络上的复杂思维模式机器学习的认识。本文着重介绍了深度学习的种重要的方法算法卷积神经网络玻尔兹曼机和受限的基本结构有多种解释，本文的介绍包括两层其为特征提取层......”。

3、“.....提取完毕之后每个特征也会相互确立稳定的关系。其是特征映射层，计算层由特征映射层组成，每个特征映射是个平面，平面上所有神经元共享权值。共享权值的思想也是的独特之处。这种双层特征提取结构网络所提供的算法，有着定的非线性映射能力多层前馈网的泛化能力和样本容错能力。但是由于其学习速率是固定的，网络的收敛速度很慢，对于复杂问题难以高效解决。其次，算法可以使权值收敛到个值，但是不能保证其为误差平面的最小值，因为梯度下降方法所求的是局部最小值。同时，隐含层和单元选择没有固定的要求部最小值。同时，隐含层和单元选择没有固定的要求，因此会产生定的冗余。图像处理领域的里程碑卷积神经网络世纪年代......”。

4、“.....进而提出了卷积神经网络的概念。由于其避免了对图像的前期预处理，可以直接输入原征也会相互确立稳定的关系。其是特征映射层，计算层由特征映射层组成，每个特征映射是个平面，平面上所有神经元共享权值。共享权值的思想也是的独特之处。这种双层特征提取结构有效提高了特征的分辨率。的首个实现是日本科学家于年提出的新识别机，之后和提出的改进认知机避免了耗社，智能系统指南第版北京机械工业出版社，吴军浪潮之巅第版北京人民邮电出版社深度学习的实现与发展论文原稿，因此会产生定的冗余。图像处理领域的里程碑卷积神经网络世纪年代......”。

5、“.....进而提出了卷积神经网络的概念。由于其避免了对图像的前期预处理，可以直接输入原始图像，已经成为神经网络的标志性代表之。择还有进步空间毋庸置疑，数据是机器学习的基本要素，也是神经输入网进行反馈的源头。数据的表示和建模对深度学习的性能有着很大的影响。目前关于数据表示，有局部表示分布表示和稀疏分布表示。那么是否有新的表示思路来更新数据模型，如加入不同的稀疏惩罚对和训练进行改进。深度学习的实现与发展论文原稿。习失控。虽然如今的机器学习水平无法达到这样的程度，但是这样的设想也不是没有道理和科学依据的。在机器学习科学研究的初期，研究者必须考虑这样的因素，摒弃互相冲突和矛盾的思维模型......”。

6、“.....结束语本文系统介绍了深度学习领域的相关信息。结合计算机神经网络和机器学习的相关概念，得出了深度学始图像，已经成为神经网络的标志性代表之。可见的结构比的网络拓扑结构更简单，因为各层内部神经元之间没有连接，很大程度上提高了网络训练与学习的效率。结构相比显得简单，因此在构造深度置信网络时都是先构造出，再将些堆栈起来得到。发展趋势和挑战数据的表示和模型的选时的误差反向传播，进步提升了的实用价值。网络所提供的算法，有着定的非线性映射能力多层前馈网的泛化能力和样本容错能力。但是由于其学习速率是固定的，网络的收敛速度很慢，对于复杂问题难以高效解决。其次，算法可以使权值收敛到个值，但是不能保证其为误差平面的最小值......”。

7、“.....阿西莫夫我，机器人北京科学普及出版社，。深度学习的实现与发展论文原稿。的基本结构有多种解释，本文的介绍包括两层其为特征提取层，神经元的输入层与前层的局部连接域相连从而提取特征，提取完毕之后每个是建立在深度结构神经网络上的复杂思维模式机器学习的认识。本文着重介绍了深度学习的种重要的方法算法卷积神经网络玻尔兹曼机和受限玻尔兹曼机，之后又对深度学习的发展趋势和挑战进行了说明。为了方便读者阅读本文，笔者附上深度学习的发展历程图，仅供参考。参考文献申富饶，徐烨，郑俊等，译第版北京机械工业出版深度学习的实现与发展论文原稿西莫夫的著名科幻小说我，机器人中，阿西莫夫定义了机器人必须遵守的大法则......”。

8、“.....接受的数据信息也有限，难以根据不同的情况做出更加人性化的决策。在小说和电影的结尾，机器人的学习能力超越了人类的预料，其陷入了个为了保护人类而伤害人类的思维黑洞。这个结局很好地体现了机器学习的最大隐患学范例，除此之外是否还有其他成功的模型可以用来提取数据特征。未来的特征算法研究将主要集中在自适应的特征提取和自动编码机制等方面。在提取特征的逻辑层方面，除了树结构和图结构，还有哪些泛化结构可以高效抓取特征进行分析和传递。尽管当前普遍的预训练和判别微调方法对许多语言识别上都有不错的效果，但在些语言识别人们的视野。年，该公司的华生超级电脑在综艺节目危险边缘中战胜最高奖金得主和连胜纪录保持者......”。

9、“.....年，在被认为是计算机无法胜任的中国围棋的棋牌游戏中，公司研发的成功击败世界著名围棋选手李世石，在领域内引起了轩然大波。可见深度学习科学离人研究阶段，研究者始终在寻求种赋予机器思维的能力，而基本上并不关心这些思维训练之间的互相作用。在阿西莫夫的著名科幻小说我，机器人中，阿西莫夫定义了机器人必须遵守的大法则，由于机器的逻辑思维能力有限，接受的数据信息也有限，难以根据不同的情况做出更加人性化的决策。在小说和电影的结尾，机器人的学习能力超越了社，。深度学习的实现与发展论文原稿。特征提取方法是算法设计的核心高斯伯努利模型是特征模型的范例，除此之外是否还有其他成功的模型可以用来提取数据特征......”。