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痛醒
上传于：2024-06-24
新型深度学习算法研究概述
马 超，徐瑾辉，侯天诚，蓝 斌
（广东外语外贸大学 金融学院，广东 广州 510006）
摘 要：作为一个具有巨大应用前景研究方向，深度学习无论是在算法研究，还是在实际应用（如语音识别，自然语言处理、计算机视觉）中都表现出其强大的潜力和功能.本文主要介绍这种深度学习算法，并介绍其在金融领域的领用.
关键词 ：深度学习；受限波兹曼机；堆栈自编码神经网络；稀疏编码；特征学习
中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2015）01-0037-03
1 深度学习的研究意义
深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法，因其缓解了传统训练算法的局部最小性，引起机器学习领域的广泛关注.深度学习的特点是，通过一系列逻辑回归的堆栈作为运算单元，对低层数据特征进行无监督的再表示（该过程称为预学习），形成更加抽象的高层表示(属性类别或特征)，以发现数据的分布式特征表示.深度学习的这种特性由于与脑神经科学理论相一致，因此被广泛应用于语音识别、自然语言处理和计算机视觉等领域.
生物学研究表明[1]：在生物神经元突触的输