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正文內(nèi)容

機器學習研究回顧與趨勢(編輯修改稿)

2025-11-03 20:02 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 學與計算之間的溝塹。 ? 現(xiàn)狀是:神經(jīng)與認知的成果并沒有多少被使用于計算。 6 機器學習的研究趨勢 ? 盡管“學習機制”還是研究的動力,然而, “煩惱網(wǎng)絡”的危機,使得更為重要的推動力來自“有效利用”信息。 ? 傳統(tǒng)領域借用機器學習提高研究水平。 ? 應用驅(qū)動的機器學習方法層出不窮。 ? 基于機器學習的數(shù)據(jù)分析方法成為解決復雜問題的關鍵之一。 7 傳統(tǒng)領域借用機器學習提高研究水平 ? 文本與圖像占信息的絕大數(shù),近幾年, ? 模式識別最引人注目的是機器學習在這個領域扮演日益重要的角色。 ? 在文本分析與自然語言理解上,數(shù)據(jù)資源建設逐漸完善,關注的焦點是機器學習,文法歸納的方法已死灰復燃。 8 應用驅(qū)動的機器學習方法層出不窮 ? 面臨信息多種多樣,復雜! ? 流形機器學習:稀疏
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