通用目标检测的深度学习综述v420190822.pdf

近年来,随着深度学习技术的发展,自然语言处理(NLP)得到了很大的发展。在机器翻译领域,出现了一种新的方法——神经机器翻译(NMT),引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,在过去的几年里提出的大量的研

深度学习在计算机视觉领域取得了重大成功,超越了众多传统的方法.然而,近年来深度学习技术被滥用在假视频的制作上,使得以Deepfakes为代表的伪造视频在网络上泛滥成灾.这种深度伪造技术通过篡改或替换原

是自己对深度学习技术及应用进行了综述,有一定参考价值。

深度学习综述类文章，对深度学习的发展进行全面的介绍和讲解。

推荐微软研究院的Li Deng和Dong Yu合撰的综述文章，深入介绍了深度学习的常用方法和在语音处理、信息检索等领域中的应用实例。该文提供了有价值的理论指导和落地实现经验，值得一读。

深度学习超分重建方法的综述，适合入门的适合看看。建议有深度学习和图像处理的同学食用。

深度强化学习综述,阐述近些年来深度学习方法的脉络，发展和概况，有助于读者快速了解深度强化学习整体概况

深度学习技术已经成为当前人工智能领域的一个研究热点，其已在图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索推荐等领域展现出了巨大的优势，并且仍在继续发展变化。为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展，把握深度

近年来,深度学习逐渐成为学科教学领域的一个热点话题。本文采用内容分析法,对国内公开发表的深度学习相关学术、学位论文进行统计分析,从文献年度分布、文献来源、研究热点、研究内容和发展趋势五个方面依次解读,

深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。