Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Тем у меня нет, декан сказал сделать просто реферат по предметам

Реферат Купить готовую Узнать стоимостьмоей работы

В наше время очень активно развивается понятие — «deeplearning». Данная сфера уже нашла множество применений, особенно в нейросетях. «Deeplearning» (глубокое обучение) — набор алгоритмов машинного обучения, которые пытаются моделировать высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных трансформаций или нейросетях. Изучив данную область, можно сказать… Читать ещё >

Содержание

  • Введение
  • 1. История глубокого обучения
  • 2. Определение «Deeplearning»
  • 3. Область применения
  • Заключение
  • Список литературы

Тем у меня нет, декан сказал сделать просто реферат по предметам (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Дал говорит о нейросетях следующее: «Все сегодняшние проекты по распознаванию речи в крупных компаниях или уже используют нейросети того вида, над которым я работают, или скоро начнут их использовать"Результаты использования «deep learning» в данных областях впечатляющие, по сравнению со старыми моделями. За счет использования «глубокого обучения», ошибок при распознании голоса стало намного меньше. Эти данные подтверждают исследователи Google. Они говорят, что при использовании данной системы в распознании голоса на платформе Android, ошибок стало меньше на 25%. Примеров использования «deep learning» можно приводить много, так как данная система интегрируется и находит свое применение во многих областях.

Заключение

.

В наше время очень активно развивается понятие — «deeplearning». Данная сфера уже нашла множество применений, особенно в нейросетях. «Deeplearning» (глубокое обучение) — набор алгоритмов машинного обучения, которые пытаются моделировать высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных трансформаций или нейросетях. Изучив данную область, можно сказать, что свое начало «deeplearning» берет еще с 1980 года. Но термин «глубокое обучение» привлек к себе внимание лишь в 2007 году, когда Джеффри Хинтон и Руслан Салахутдинов опубликовали свои работы по данной тематике. В наше время применение данного направления нашло себя в нескольких областях:

компьютерное зрение;

автоматическое распознавание речи;

обработка естественного языка;

аудио признание;

биоинформатика.И в заключение моей работы хотелось бы сказать, что, несмотря на достаточно молодое направление, «deeplearning» уже достигло не малых результатов. Я считаю это направление очень перспективным и оно открывает колоссальные возможности для нас. Представив, что при помощи него можно создать искусственный интеллект, который способен самообучаться без вмешательства человека — очень завораживает меня.

Список литературы

В. Чупиков Deep Learning — будущее поисковой оптимизации.

http://semantica.in/blog/deep-learning-budushhee-poiskovoj-optimizacziiА. Левенчук как устроены нейронные сети.

http://rusbase.com/opinion/neuron-networksИнтернет ресурс:

https://ru.wikipedia.org/wiki/Глубинное_обучение.

Л. Дормел Что такое deep learning и как эти компьютерные алгоритмы перевернут нашу жизнь.

http://ideanomics.ru/?p=1849А.В. Гаврилов Deep learning (глубокое или глубинное обучение).

http://xn—h1aagicis.xn—p1ai/html/metodmat/dp.pdf.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В. Чупиков Deep Learning — будущее поисковой оптимизации http://semantica.in/blog/deep-learning-budushhee-poiskovoj-optimizaczii
  2. А. Левенчук как устроены нейронные сети http://rusbase.com/opinion/neuron-networks
  3. Интернет ресурс: https://ru.wikipedia.org/wiki/Глубинное_обучение
  4. Л. Дормел Что такое deep learning и как эти компьютерные алгоритмы перевернут нашу жизнь. http://ideanomics.ru/?p=1849
  5. А.В. Гаврилов Deep learning (глубокое или глубинное обучение) http://xn--h1aagicis.xn--p1ai/html/metodmat/dp.pdf
Заполнить форму текущей работой
Купить готовую работу

ИЛИ