郭丽丽,丁世飞.深度学习研究进展[J].计算机科学,2015,42(5):28-33
深度学习研究进展
Research Progress on Deep Learning
  
DOI:10.11896/j.issn.1002-137X.2015.05.006
中文关键词:  机器学习,浅层学习,深度学习,卷积神经网络,深度置信网
英文关键词:Machine learning,Shallow learning,Deep learning,CNNs,DBNs
基金项目:本文受国家重点基础研究发展规划(973计划)(2013CB329502),国家自然科学基金(61379101)资助
作者单位E-mail
郭丽丽 中国矿业大学计算机科学与技术学院 徐州221116  
丁世飞 中国矿业大学计算机科学与技术学院 徐州221116
中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京100190 
dingsf@cumt.edu.cn 
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中文摘要:
      深度学习(Deep Learning) 是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用。如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮。深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据。首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题。
英文摘要:
      Deep learning plays an important role in machine learning.If shallow learning is a wave of machine learning, as a new field of machine learning,the deep learning will set off another wave of machine learning.Deep learning establishes and simulates the human brain’s hierarchical structure to extract the external input data’s features from lower to higher,which can explain the external data.Firstly,this paper discussed the origin of deep learning.Secondly,it described the common methods of deep learning illustrated by the example of supervised lear-ning and unsupervised learning.Then it generalized deep learning’s recent research and applications.Finally,it concluded the problems of development.
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