深的组词:深深、阴深深、深谙、深黯、深毖、深_、深沉、崇深、深处、深川市、深醇、深耽、深诋、笃深、深_、深耕、深拱、深锢。深的笔顺:点、点、提、点、横撇、撇、点、横、竖、撇、捺。
深的组词和笔顺
深的组词:深深、阴深深、深谙、深黯、深毖、深_、深沉、崇深、深处、深川市、深醇、深耽、深诋、笃深、深_、深耕、深拱、深锢。
深的笔顺:点、点、提、点、横撇、撇、点、横、竖、撇、捺。
拓展资料:
深度学习(DL,Deep Learning)
是机器学习(ML,Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。
很多机构在开展研究,2013年,Tomas Mikolov、Kai Chen、Greg Corrado、Jeffrey Dean发表论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型。
与传统的词袋模型(bag of words)相比,word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。
2023-09-23