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人工智能时代后深度学习的挑战与思考
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概要：随着研究的不断深入，后深度学习时代已经超越了目前机器学习模型的神经科学观点，学习多层次、多通道组合的这一设计原则更加具有吸引力。
大数据+大模型+大平台，使得深度学习成为人工智能时代的核心驱动力，从智能驾驶、机器翻译，再到无人超市值守等应用，“智造”背后的深度学习技术及网络模型也在不断的改进与创新。随着研究的不断深入，后深度学习时代已经超越了目前机器学习模型的神经科学观点，学习多层次、多通道组合的这一设计原则更加具有吸引力。深度学习是人工智能的一个重要方向，在未来，它将会不断出现激动人心的理论进展和应用实践，深刻影响我们生活的方方面面。
(来源：战略前言技术)
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