深度学习与最新应用的调查

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综述了深度学习在计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析和普适计算领域的最新模型以及其在解决各个领域问题中的有效性,并介绍了深度学习的基础知识、各种模型类型以及重要的卷积神经网络架构,并讨论了深度学习研究的挑战和未来方向。

本文综合研究了深度学习在各学科中的应用,验证了其在预测分析方面的准确性和优势。深度学习需要大量数据进行有效分析和处理,可用于处理医疗、科学、医疗保健和环境数据。多模态学习中,共享神经元和专用神经元是必要的。

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