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深度学习:LeCun、Bengio和Hinton合作的综述及其中外文对照翻译

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简介:
本文是一篇关于深度学习领域三位重要人物——Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton与Yann LeCun的合作研究的中文译文综述,包含了文章的专业术语及其英文对照。 深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述外文文献及中文翻译 这段文字已经按照要求进行了处理,去掉了所有联系信息和其他链接,保留了原文的核心内容和意思。

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客服
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  • LeCunBengioHinton
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    本文是一篇关于深度学习领域三位重要人物——Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton与Yann LeCun的合作研究的中文译文综述,包含了文章的专业术语及其英文对照。 深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述外文文献及中文翻译 这段文字已经按照要求进行了处理,去掉了所有联系信息和其他链接,保留了原文的核心内容和意思。
  • 巨匠Yann LeCun、Yoshua BengioGeoffrey Hinton...
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    这篇综述文章由深度学习领域的三位顶尖学者Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton共同撰写,深入探讨了深度学习的最新进展与未来方向。 深度学习领域的三大权威人物LeCun、Bengio和Hinton联合打造了《Deep Learning》这部最权威的综述作品,引领读者跟随他们的脚步逐步成长为领域内的专家。
  • ——LeCunBengioHinton三位大师研究概
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    本文综述了深度学习领域领军人物Yann LeCun、Geoffrey Hinton及Yoshua Bengio的开创性研究,全面解析其理论贡献与技术突破。 《自然》杂志为了纪念人工智能提出60周年,特别推出了一个AI与机器人专题,并发表了几篇相关论文。其中一篇综述文章由深度学习领域的三大领军人物Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton撰写,题目为“Deep Learning”。
  • 《Deep Learning》者:Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffery Hinton
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    《Deep Learning》由深度学习领域的三位先驱Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton共同撰写,系统介绍了该领域的重要理论与实践进展。 Deep learning enables computational models with multiple processing layers to learn data representations at various levels of abstraction. These techniques have significantly advanced the state-of-the-art in areas such as speech recognition, visual object recognition, and object detection, as well as drug discovery and genomics. Deep learning identifies complex structures within large datasets by utilizing the backpropagation algorithm to guide how a machine should adjust its internal parameters for computing representations at each layer based on those from the previous layer. Convolutional neural networks have led to breakthroughs in processing images, video, speech, and audio data, while recurrent neural networks have been particularly effective with sequential data like text and speech.
  • 高被引论+原
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    本资源提供深度学习领域内一篇高被引综述性论文的全文中文译本及英文原版。适合研究者快速掌握深度学习核心理论与进展。 Lecun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning.[J]. Nature, 2015, 521(7553):436.
  • 关于机器最新.pdf
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    本文为一篇关于机器翻译领域中深度学习应用的最新综述性文章,涵盖了近年来该领域的研究成果、技术进展及未来发展方向。 近年来,随着深度学习技术的进步,自然语言处理(NLP)取得了显著的发展。在机器翻译领域出现了一种新的方法——神经机器翻译(NMT),引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,在过去几年里虽然提出了许多研究项目,但很少有人探讨这一新技术趋势的发展历程。本段落回顾了神经机器翻译的起源及其主要发展历程,并描述了其重要分支、不同研究方向以及未来可能的研究趋势。
  • 研究
    优质
    《深度学习的研究综述》旨在全面回顾并分析深度学习领域的重要进展、核心理论与应用实践,为研究者和从业者提供深入理解该领域的宝贵资料。 本段落对深度学习的研究进行了综述,旨在帮助读者了解其发展过程及现状。