Deep Review深度学习殿堂级综述-笔记

Deep Review深度学习殿堂级综述-笔记 论文意义及主要内容 论文结构 1.引言 2.监督学习 3.反向传播算法 4.卷积神经网络 5.基于深度卷积神经网络的图片理解 6.分布表示和语言类型 7.循环神经网络（RNN） 8.深度学习的未来 论文意义及主要内容 2015年Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton发表。 概念：深度学习允许由多个处理层组成的

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