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人脸识别的评测方法_成科扬_sigmoid_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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细地描述。 联结主义潮流的另一个重要成就是成功使用反向传播算法去训练具有内部表 示的深度神经网络以及反向传播算法的普及(RUmeIhart et al., 1986c; LeCun, 1987)。 这个算法虽然曾黯然失色不再流行,但截至写书之时,仍是训练深度模型的主导方 法。 在 20 世纪 90 年代,研究人员在使用神经网络进行序列建模的方面取得了重要 进展。HOChreiter (1991)和BengiO et al. (1994)指出了对长序列进行建模的一些根 本数学难题,这将在第 节中描述。 Hochreiter and Schmidhuber (1997) 引入长短 期记忆(long ShOrt-term memory, LSTM)网络来解决这些难题。如今,LSTM在许 多序列建模任务中广泛应用,包括 GOOgle 的许多自然语言处理任务。 神经网络研究的第二次浪潮一直持续到上世纪90 年代中期。基于神经网络等其 他AI技术的企业开始寻求投资,其做法野心勃勃但不切实际。当AI研究不能实现这 些不合理的期望时,投资者感到失望。同时,机器学习的其他领域取得进步。比如 核方
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