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本综述深入探讨了深度学习架构的动态格局,探索推动该领域跃升新高度的最新进展。深度学习作为人工智能的基石,持续快速发展,本文旨在深入审视塑造该领域的当前趋势。综述涵盖了卷积神经网络(CNN)在图像处理中的关键发展,重点介绍了复杂架构如ResNets和DenseNets。在自然语言处理(NLP)领域,研究探讨了先进循环神经网络(RNNs)如LSTMs和GRUs的变革性影响,以及注意力机制和Transformers的革命性作用。通过预训练模型如GPT和BERT展示的迁移学习,讨论了其在自然语言理解与生成中新基准的设定。文章还涉及自监督和无监督学习的进展,展示了对比学习和生成对抗网络(GANs)等技术,使模型能够从未标记数据中学习复杂模式。此外,综述强调了解释性和伦理考虑在深度学习架构中日益重要,突出正在进行的确保透明度和减少偏见的努力。随着该领域不断成熟,对近期突破的综合彰显了深度学习对人工智能的变革性影响,并为将塑造其未来轨迹的进一步创新奠定基础。
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Md. Rashed Khan
University of Dhaka
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Md. Rashed Khan(周一)研究了这一问题。
www.synapsesocial.com/papers/6a084a007de338f10b109832 — DOI: https://doi.org/10.60087/jaigs.v1i1.29
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