深度学习在高能物理领域中的应用

摘要：

深度学习是一类通过多层信息抽象来学习复杂数据内在表示关系的机器学习算法.近年来,深度学习算法在物体识别和定位、语音识别等人工智能领域,取得了飞跃性进展.文章将首先介绍深度学习算法的基本原理及其在高能物理计算中应用的主要动机.然后结合实例综述卷积神经网络、递归神经网络和对抗生成网络等深度学习算法模型的应用.最后,文章将介绍深度学习与现有高能物理计算环境结合的现状、问题及一些思考.

关键词：深度学习、人工智能、高能物理计算、深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络

所属期刊栏目：46

分类号：TP3;TP1

在线出版日期：2017-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：597-605