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Hinton设计了一个深度卷积神经网络（CNN），训练这一神经网络需要庞大的CPU资源，甚至花上几个月时间。该团队最后使用了两张当时英伟达为大型PC游戏准备的GPU GTX580，结果训练不到一周便完
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Krizhevsky联合同学Ilya Sutskever与导师Geoffrey Hinton设计了一个深度卷积神经网络（CNN），训练这一神经网络需要庞大的CPU资源，甚至花上几个月时间。该团队最后使用了两张当时英
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为可用数据的过程有效提高。一个在多个基因组和片段上训练的深度卷积神经网络，能够根据正在测序的基因组样本进行调整，然后开始验证并将所有微小的数据片段组装成整个基因组。这个过程不但加快了基因测序速度，而且
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多新技术出现，比如卷积神经网络，就是让深度学习能够学会“看”，让计算机视觉至少在物体识别方面能超过人类。最近的自监督学习，也在深度学习的基础上把自然语言做得非常好，在很多重要问题上，比如阅读理解方面超
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协变量在某个尺度上的接近，例如像素在图片中的位置）将其限定在某个子集里。此类卷积网络方法的使用非常成功，但要求更加细致的调适（Krizhevsky et al.， 2012）。 对网络中参数的估计是基
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，是我最喜欢的香味。 “我一定要找找有没有腊梅的香水了。”我说。 “能不能根据有机物分子的结构，预测它的香味，这是一个世纪之谜。昨天看了谷歌研究员写的一篇文章，他们用图卷积网络，输入分子结构，预测香味
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、支持向量机、贝叶斯分类、观点识别、新词发现、情感分析、回归树、随机森林、卷积神经网络等等，这类方法目前在宏观经济中主要应用场景是对微观行为主体的观点性文本进行分析挖掘，大致对应于演化范式下的观念依赖性
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在《科学之路：人，机器与未来》一书中，图灵奖得主，卷积网络之父杨立昆（Yann LeCun）提出，在科学史上，技术产品的出现往往先于解释其工作的理论和科学。发现智能工作的潜在机制和原理，是他未来几十
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