刻意构造样本来绕过基于的安全检查网络。部分研究指出问题的根因可能在于本身的高度非线性，微小的扰动可能在输出时产生积层由若干卷积核构成，每个卷积核在整个图像的所有通道上同时做卷积运算，卷积核的参数通过算法从训练数据中自动获取。卷积核是对生物视觉神经元的建模，在图像局部区域进行的卷积运算实质上是提取了输入数据的特征，越深层的卷积层所能提取到的特征也越复杂。例如前几个卷积层可能提取到些边缘梯度线条角度等低级特征，后续的卷积层则能认识圆角形长方形等稍微复杂的几何概念，末尾的卷积层则能识别到轮子旗臶足球等现实物体。池化层池化层是卷积网络的另重要部分，用于缩减卷积层提取的特征图的尺寸，它实质上是种形式的下采样将图像译领域的新方向年谷歌宣布推出基于的翻译系统，大幅提高了翻译的精确度与流畅度。但由于池化层过快减少了数据的大小，导致，目前文献中的趋势是在池化运算时使用较小的区块，甚至不再使用池化层。生成式对抗网络生成式对抗网络最初由等人在年提出，是当前深度学习研究的重要课题之。它的目的是收集大量真实世界中的数据，从中学习数据的分布模式，然后产生尽可能逼真的内容。在图像去噪，修复，超分辨率，结构化预测，强化学习中等任务中非常有效另重要应用则是能够在训练集数据过少的情况下图像识别领域早在年，和他的同事们就提出了卷积神经网络结构。在之后的很长段时间里，虽然在诸如手写数字问题上取得过世界最好的成功率，但直没有被广泛应用。直到年月，在中使用更深的将率从降到，业界才重新认识到在图像识别领域上的巨大潜力年谷歌宣布基于使得电脑直接从千万张图片中自发学会猫脸识别年被成功应用于般图片的识别和理解年团队基于研发了围棋，并取得了巨大成功。自然语言处理领域年更多的网络层数和参数个数，能够提取更多的数据特征，获取更好的学习效果，模型的层数和规模相比之前都有了很大的提升，被称之为深度神经网络。深度神经网络的现代应用年以来，随着理论不断创新和运算能力的增长，被应用到许多领域并取得了巨大的成功。年微软和谷歌的研究员利用将语音识别的率降低了年在图像识别挑战赛中更是将识别率从降到了年月团队研发的围棋软件以的巨大优势战胜了世界围棋冠军李世石，年月初的升级版以的战论不断创新和运算能力的增长，被应用到许多领域并取得了巨大的成功。年微软和谷歌的研究员利用将语音识别的率降低了年在图像识别挑战赛中更是将识别率从降到了年月团队研发的围棋软件以的巨大优势战胜了世界围棋冠军李世石，年月初的升级版以的战绩击败了数十位中日韩围棋高手。当前对的研究主要集中在以下领域语音识别领域微软研究院语音识别专家邓立和俞栋从年开始和深度学习专家合作，并于年宣布卷积的结构，用于等個典型问题年提出了基于的序列到序列网络模型，突破了传统网络的定长输入向量问题，开创了语言翻译领域的新方向年谷歌宣布推出基于的翻译系统，大幅提高了翻译的精确度与流畅度。年在中提出了逐层贪婪预训练，显著提高了，是当前深度学习研究的重要课题之。它的目的是收集大量真实世界中的数据，从中学习数据的分布模式，然后产生尽可能逼真的内容。在图像去噪，修复，超分辨率，结构化预测，强化学习中等任务中非常有效另重要应用则是能够在训练集数据过少的情况下，生成模拟数据来协助神经网络完成训练。图像识别领域早在年，和他的同事们就提出了卷积神经网络结构。在之后的很长段时间里，虽然在诸如手写数字问题上取得过世界最好的成功率，但直没有被广泛应用。直到年月，在中使用更深度神经网络的发展现状论文原稿绩击败了数十位中日韩围棋高手。当前对的研究主要集中在以下领域语音识别领域微软研究院语音识别专家邓立和俞栋从年开始和深度学习专家合作，并于年宣布推出基于的识别系统，彻底改变了语音识别的原有技术框架年月，百度上线了第款基于的语音搜索系统，成为最早采用技术进行商业语音服务的公司之年微软使用循环神经网络语言模型将的词识别率降低到了。深度神经网络的发展现状论文原稿。的输出以及各层的隐藏状态。年在中提出了逐层贪婪预训练，显著提高了手写数字识别的准确率，开创了深度学习的新方向随后又在中提出了结构，在图像和文本降维实验上明显优于传统算法，证明了深度学习的正确性。以这两篇论文为开端，整个学术界掀起了对深度学习的研究热潮，由于另优势还在于，由于卷积层共享参数的特点，使得它所需的参数数量大为减少，提高了训练速度。其典型结构如图所示卷积层卷积层由若干卷积核构成，每个卷积核在整个图像的所有通道上同时做卷积运算，卷积核的参数通过算法从训练数据中自动获取。卷积核是对生物视觉神经元的建模，在图像局部区域进行的卷积运算实质上是提取了输入数据的特征，越深层的卷积层所能提取到的特征也越复杂。例如前几个卷积层可能提取到些边缘梯度线条角度等低级特征，后续的卷积层则能认识圆角形长方形等稍微复杂的几何概念，末尾的卷积层则能识别到轮子旗臶足球等推出基于的识别系统，彻底改变了语音识别的原有技术框架年月，百度上线了第款基于的语音搜索系统，成为最早采用技术进行商业语音服务的公司之年微软使用循环神经网络语言模型将的词识别率降低到了。深度神经网络的发展现状论文原稿。其典型如图所示。网络由编码器网络和解码器网络两部分连接构成编码器网络编码器网络通常是个递归神经网络，网络节点般使用长短期记忆模型实现，序列中里第个张量的输出依赖于之前的输出序列，输入序列從前至后依次输入网络，整个序列处理完后得到最终手写数字识别的准确率，开创了深度学习的新方向随后又在中提出了结构，在图像和文本降维实验上明显优于传统算法，证明了深度学习的正确性。以这两篇论文为开端，整个学术界掀起了对深度学习的研究热潮，由于更多的网络层数和参数个数，能够提取更多的数据特征，获取更好的学习效果，模型的层数和规模相比之前都有了很大的提升，被称之为深度神经网络。深度神经网络的现代应用年以来，随着理的将率从降到，业界才重新认识到在图像识别领域上的巨大潜力年谷歌宣布基于使得电脑直接从千万张图片中自发学会猫脸识别年被成功应用于般图片的识别和理解年团队基于研发了围棋，并取得了巨大成功。自然语言处理领域年等人提出单词嵌入方法将单词映射到个矢量空间，然后用来表示模型年月美国研究院将用于自然语言处理的研究工作，其研究员和从年开始采用单词嵌入技术和多层维现实物体。池化层池化层是卷积网络的另重要部分，用于缩减卷积层提取的特征图的尺寸，它实质上是种形式的下采样将图像划分为若干矩形区块，在每个区块上运算池化函数得到输出。有许多不同形式的池化函数，常用的有最大池化和平均池化。池化层带来的好处在于减小了数据尺寸，降低参数的数量和计算量模糊了各像素相对位臵关系，泛化了网络识别模式。但由于池化层过快减少了数据的大小，导致，目前文献中的趋势是在池化运算时使用较小的区块，甚至不再使用池化层。生成式对抗网络生成式对抗网络最初由等人在年提出深度神经网络的发展现状论文原稿，作者單位北京市辽宁省沈阳市。卷积神经网络卷积神经网络将传统图像处理的卷积运算和相结合，属于前馈神经网络，是在生物视觉皮层的研究基础上发展而来的，在大型图像处理上有出色表现。般由多个结构相似的单元组成，每个单元包含卷积层和池化层，通常网络末端还连接全联通层及分类器。这种结构使得非常适合处理维结构数据，相比其它在图像处理领域上具有天然优势，的，巨大的差异。构造统模型的挑战虽然在很多领域都取得了巨大的成功，但无论是序列到序列网络卷积网络还是对抗式生成网络都只适应于特定领域，与此相对的则是，人类只用个大脑就能完成语音文本图像等各类任务，如何构建类似的统模型，对整个领域都是极大的挑战。提高训练效率的挑战的成功依赖于大量训练数据，据统计要使得网络学会特征，平均需要例以上的样本，相比而言人类只需要少量的指导即可学会复杂问题，这说明我们的模型和训练方法都还有极大的提高空间。参考文献划分为若干矩形区块，在每个区块上运算池化函数得到输出。有许多不同形式的池化函数，常用的有最大池化和平均池化。池化层带来的好处在于减小了数据尺寸，降低参数的数量和计算量模糊了各像素相对位臵关系，泛化了网络识别模式。深度神经网络的发展现状论文原稿。训练方法采用无监督学习进行训练，输入向量般由先验概率概率生成，通过生成器网络产生数据。来自训练集的真实数据的分布为，网络的实质是学习该特征分布，因此生成的数据必然也存在对应的分布，而识别器网络则给出数据来自于真实数据的概，生成模拟数据来协助神经网络完成训练。卷积神经网络卷积神经网络将传统图像处理的卷积运算和相结合，属于前馈神经网络，是在生物视觉皮层的研究基础上发展而来的，在大型图像处理上有出色表现。般由多个结构相似的单元组成，每个单元包含卷积层和池化层，通常网络末端还连接全联通层及分类器。这种结构使得非常适合处理维结构数据，相比其它在图像处理领域上具有天然优势，的另优势还在于，由于卷积层共享参数的特点，使得它所需的参数数量大为减少，提高了训练速度。其典型结构如图所示卷积层卷等人提出单词嵌入方法将单词映射到个矢量空间，然后用来表示模型年月美国研究院将用于自然语言处理的研究工作，其研究员和从年开始采用单词嵌入技术和多层维卷积的结构，用于等個典型问题年提出了基于的序列到序列网络模型，突破了传统网络的定长输入向量问题，开创了语言翻