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深度学习综述的高被引论文全文翻译+原文

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简介：
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.

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  • 深度学习综述的高被引论文全文翻译+原文
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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.
     
  • 「深度学习.sparse性」首篇全面综述论文
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    这篇开创性的论文为深度学习领域中sparse性问题提供了首个全面的综述，涵盖了理论基础、应用实例及未来研究方向。 深度学习日益增加的能源消耗和性能成本推动了社区通过选择性修剪网络组件来减小神经网络规模的做法。这与生物学上的稀疏连接现象相似：即使经过修剪后的稀疏网络无法超越原有的密集型网络，也能达到同样的推广效果。
     
  • 《深度多任务学习》综述性论文
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    本文为一篇综述性论文，全面探讨了深度多任务学习领域的最新进展和挑战，总结了多种模型架构及其应用实例，并展望未来研究方向。 尽管在深度学习领域取得了最近的进展，大多数方法仍然采用类似“筒仓”的解决方案，即专注于孤立地为每个单独的任务训练一个独立的神经网络。然而，在许多现实问题中需要多模态方法，因此需要能够处理多个任务的模型。多任务学习（MTL）旨在通过利用跨不同任务的信息来提高模型的泛化能力。
     
  • 深度学习论文与实践技术综述
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    本综述全面探讨了深度学习领域的最新进展，涵盖了多种模型架构、算法优化及应用案例，并提供了实践经验分享和技术挑战分析。 真正的即插即用！盘点11种CNN网络设计中的精巧通用“小”插件；一文看尽27篇CVPR 2021年二维目标检测论文综述，详解50多种多模态图像融合方法；概览CVPR 2021最新18篇口头报告论文；如何入门多视角人脸正面化生成？超详细最新综述不容错过！万字长文细说工业缺陷检测技术与应用；结构重参数化技术综述，进可暴力提性能，退可无损做压缩；深入浅出学习多视角3D目标识别的最新进展；盘点CVPR二十年最具影响力的10篇论文；一文看尽6篇CVPR 2021伪装目标检测及旋转目标检测研究；概览6篇CVPR 2021二维异常检测领域的前沿工作。
     
  • 《关于深度学习最优化的综述论文》
    优质
    本文为一篇深度学习领域最优化问题的研究综述，系统回顾了该领域的关键进展、现存挑战及未来方向。 神经网络在多个应用领域展现了巨大的潜力，并成为当前最热门的研究方向之一。其训练过程主要通过求解一个复杂的非线性优化问题来实现，而传统的优化理论难以直接应用于这一难题中。
     
  • 深度逆向强化学习研究综述论文
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    本文为一篇深度逆向强化学习领域的综述性论文，系统地总结了该领域的主要研究成果、方法论及其应用，并探讨未来的研究方向。 深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新兴研究热点，它旨在解决深度强化学习回报函数难以获取的问题，并提出了一种通过专家示例轨迹来重构回报函数的方法。首先介绍了三种经典的深度强化学习算法；接着详细阐述了传统的逆向强化学习方法，包括学徒学习、最大边际规划、结构化分类和概率模型形式化的技术路径；然后对当前的深度逆向强化学习前沿方向进行了综述，涵盖基于最大边际法的深度逆向强化学习、结合深度Q网络的方法以及利用最大熵模型的技术。此外还探讨了非专家示例轨迹下的逆向强化学习方法。最后总结了该领域在算法设计、理论研究和实际应用方面面临的挑战及未来的发展方向。
     
  • 深度学习：LeCun、Bengio和Hinton合作的综述及其中外文对照翻译
    优质
    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。
     
  • 关于机器翻译深度学习的最新综述.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。
     
  • 关于深度多模态表示学习的综述论文
    优质
    本论文为一篇关于深度多模态表示学习的研究综述，系统地回顾了该领域的最新进展、关键技术及应用案例，并探讨未来研究方向。 多模态表示学习致力于减少不同数据类型之间的差异，在利用广泛存在的多模态数据方面发挥着关键作用。基于深度学习的多模态表示学习由于其强大的多层次抽象能力，近年来受到了广泛关注。