xiaofei0801的博客

1 Introduction       深度神经网络（DNN）大大推动了广泛的任务的state-of-the-art，特别是在语音识别[1,2]和计算机视觉方面，特别是图像中的物体识别[3,4]。最近，深度学习在自然语言处理方面取得重要进展，特别是统计机器翻译[5,6,7]。有趣的是，造成这一重大进展的关键因素之一是图形处理单元（GPU）的出现，加速10到30倍，从[8]开始，类似的改进与分布

1 Introduction      深层神经网络（DNN）已经在包括计算机视觉和语音识别在内的几个应用领域显示出显着的改进。在计算机视觉中，称为卷积神经网络（CNN）的特定类型的DNN已经证明了在目标识别[1,2,3,4]和检测[5,6,7] 中最先进的结果。      卷积神经网络显示出可以在现实世界应用的物体识别和检测的可靠结果。与最近的识别进展同步，在虚拟现实（Oculus的VR）[