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中国科学院沈阳自动化研究所等在深度学习泛化能力研究中获进展
深度学习 人工智能 网络深度 机器人学
2021/8/13
深度学习是近年受到关注的研究领域，在人工智能与模式识别相关问题解决上表现出优越的性能。然而，随着求解问题复杂度的提升，网络深度也在加深。目前，该领域主要挑战之一是挖掘网络深度和求解问题复杂度之间的关系，明确网络深度及其泛化能力。中国科学院沈阳自动化研究所研究员韩志等联合西安交通大学教授林绍波、香港城市大学教授周定轩开展合作，通过在特征提取上深度-参数的平衡选择，给出特征与网络深度之间的相互适应性，...
中国科学院沈阳自动化研究所在深度学习泛化能力研究上取得重要进展
中国科学院沈阳自动化研究所 深度学习 泛化能力
2020/11/27
近日，依托于中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室在深度学习泛化能力研究上取得了重要进展。以韩志研究员为第一作者、博士生余思泉为第二作者的最新研究成果Depth selection for deep ReLU nets in feature extraction and generalization近日发表于国际人工智能与模式识别模式领域顶级期刊IEEE Trans. on Patter...