深度学习是一种计算模型,由多个处理层组成,可以学习具有多个抽象级别的数据表示。这些模型在语音识别、视觉目标识别、目标检测等领域取得了突破。深度学习通过反向传播算法来更新机器的内部参数,从而发现大型数据集中的复杂结构。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破,而递归网络则对诸如文本和语音之类的顺序数据有所启发。深度学习技术在许多现代社会方面都有应用,包括搜索引擎、社交媒体内容过滤、电子商务推荐等。
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