论文研究 深度学习的研究进展与发展.pdf

深度学习是基于数据表示的一类更广的机器学习方法，它的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能的革新。对深度学习的几种典型模型进行研究与对比。首先介绍受限玻尔兹曼机、深度置信网络、自编码器等无监督学习模型，对其结构、原理和优缺点进行了详细探讨。讨论卷积神经网络、循环神经网络和深度堆叠网络等监督学习模型，分别从模型架构和工作原理来评价与分析。对深度学习的典型模型进行对比分析，将深度置信网络和卷积神经网络应用在手写体数字识别任务中，结果证实深度学习比传统的神经网络具有更好的识别性能。最后探讨深度学习未来的发展与挑战。