Bản in lại này nhấn mạnh tầm quan trọng của Học sâu (DL), một công nghệ đã thu hút sự chú ý đáng kể trong khoa học, công nghiệp và học thuật. Nó lấy cảm hứng từ hoạt động của não bộ con người và khái niệm học tập. Không giống như các phương pháp học máy và học truyền thống, các kỹ thuật học sâu mô phỏng mạng lưới nơ-ron của não bộ con người ở quy mô nhỏ hơn, cho phép chúng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc. Khả năng đáng kinh ngạc của học sâu trong việc khám phá các cấu trúc phức tạp trong các tập dữ liệu mở rộng thực sự tương đồng với khả năng phi thường của não bộ trong việc nhận dạng các mẫu hình và hình thành các kết nối phức tạp. Đặc điểm độc đáo này cho phép DL vượt trội trong việc mô hình hóa và giải quyết các vấn đề phức tạp trên nhiều lĩnh vực khoa học và công nghệ. Cũng giống như bộ não học hỏi từ kinh nghiệm, kiến trúc DL học hỏi thông qua các thuật toán từ dữ liệu bằng cách điều chỉnh nhiều tham số trong quá trình đào tạo để tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của chúng. Khái niệm học tập và thích ứng này là nền tảng cho sự thành công của DL. Bản in lại này là một cơ hội tuyệt vời để phổ biến kiến thức hiện tại vượt ra ngoài ranh giới học thuật, tiếp cận đối tượng độc giả đa dạng bao gồm các học giả, chuyên gia và công chúng nói chung. Lượng độc giả rộng rãi này thúc đẩy tiềm năng kết nối có ý nghĩa với các dự án đã được triển khai và vun đắp sự hợp tác cho các nỗ lực nghiên cứu trong tương lai.

Abstract:

This reprint highlights the importance of Deep Learning (DL), which has garnered significant attention in science, industry, and academia. It draws inspiration from the functioning of the human brain and the concept of learning. Unlike traditional and machine learning methods, deep learning techniques emulate the human brain's neural networks at a lower scale, allowing them to process and analyze substantial quantities of unstructured data. The remarkable proficiency of deep learning in unveiling intricate structures within extensive datasets genuinely resembles the extraordinary aptitude of the brain to recognize patterns and form complex connections. This unique characteristic allows DL to excel in modeling and solving complex problems across various scientific and technological fields. Just as the brain learns from experience, DL architectures learn through algorithms from data by adjusting numerous parameters during training to optimize their performance and accuracy. This concept of learning and adaptation is fundamental to DL's success. This reprint serves as an excellent opportunity to disseminate current knowledge beyond academic boundaries, reaching a diverse audience encompassing academics, professionals, and the general public. This wide readership fosters the potential for meaningful connections to established projects and the cultivation of collaboration for future research endeavors.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Ross, Oscar Humberto
Thông tin nhan đề:	Various Deep Learning Algorithms in Computational Intelligence
Nhà xuất bản:	MDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/112494
Mô tả vật lý:	282p.
Năm xuất bản:	2023