深度学习通过神经网络（Neural Network， NN）来模拟人的大脑的学习过程，希望通过模仿人的大脑的多层抽象机制来实现对数据（画像、语音及文本等）的抽象表达，将features learning和classifier整合到了一个学习框架中，减少了人工／人为在设计features中的工作。“深度学习”里面的深度（Deep）指的就是神经网络多层结构。...
受访者供图由于数据获取中存在时间、成本、伦理、隐私、安全等各种限制，小数据在科学和工程研究中非常常见。江健认为，大数据处理与分析一直是过去十年到现在的焦点，小数据集及其挑战却很少受到关注，尽管在机器学习和深度学习研究中它们在技术上面临更为严峻的挑战。他告诉《中国科学报》，总体而言，小数据集挑战往往因数据多样性、填补、噪声、不平衡和高维度等问题而变得更加复杂。...
这一开发理念与“惊蜇”的设计哲学不谋而合。“惊蜇”中的多数模块均是通过层次清晰的多重继承实现，既为开发者降低了开发成本，也给用户提供了定义新模型的范例。第三，性能卓越。深度学习涉及大规模数据处理、大尺度模型训练、脉冲深度学习。而SNN特有的额外的时间维度，使其具有更高的计算复杂度，因而脉冲深度学习对计算资源的需求更高。...
最后，人们并不清楚是否存在一个统一的框架，可以通过相同的测量或可观测量的集合，实现所有这些非经典关联的同时区分。 机器学习可通过一系列的训练数据，得到一个可输出预测结果的函数或模型。通过巧妙的实验设计，在光学系统中制备出一簇参数可调的2比特量子态。...
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