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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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量机算法（Support vector machines，SVMs）远远领先于其他方法（Cortes and Vapnik，1995）。近来，深度卷积神经网络（convolutional neural
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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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卷积神经网络。这种模型是一种组织神经元之间的连接，并将神经元组织成多层结构的特殊方式，其灵感来自哺乳动物的视觉皮层结构。这种模型结构非常适合于图像识别甚至医学分析等领域的应用。 比如，现在车辆的挡风板
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，确保数据符合使用目的；中间一公里是关于AI算法的开发和建模；最大的挑战在于最后一公里——如何将这些算法嵌入到真实的物理场景中。 科耶拉提到，几年前一篇来自中国的论文研究使用卷积神经网络进行甲状腺癌的
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