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近年來，以機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜為代表的人工智能技術(shù)逐漸變得普及．從車 牌識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、智能助手、推薦系統(tǒng)到自動(dòng)駕駛，人們?cè)谌粘Ｉ?中都可能有意無意地用到了人工智能技術(shù)．這些技術(shù)的背后都離不開人工智能 領(lǐng)域研究者的長(zhǎng)期努力．特別是最近這幾年，得益于數(shù)據(jù)的增多、計(jì)算能力的增 強(qiáng)、學(xué)習(xí)算法的成熟以及應(yīng)用場(chǎng)景的豐富，越來越多的人開始關(guān)注這個(gè)“嶄新”的 研究領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)．深度學(xué)習(xí)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要模型，一開始用來解決機(jī)器學(xué) 習(xí)中的表示學(xué)習(xí)問題．但是由于其強(qiáng)大的能力，深度學(xué)習(xí)越來越多地用來解決一 些通用人工智能問題，比如推理、決策等．目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界 取得了廣泛的成功，受到高度重視，并掀起新一輪的人工智能熱潮．
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