最近，美國計算機協會(ACM)授予Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton和Yann Le Cun頒發了2018年圖靈獎，表彰他們在使深度神經網絡作為計算關鍵部件的概念和工程方面的突破。LeCun和Bengio的研究為該領域的理論基礎奠定了理論基礎。接下來，小編將介紹深度學習框架，深度學習基礎教程的相關內容，一起來看看吧。

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深度學習框架，深度學習基礎教程

1.深度學習基礎教程

       實驗確認了令人吃驚的現象，并證明了深度神經網絡在工程方面的實際優勢。近幾年，深度學習在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器人及其他應用領域取得了驚人的突破。

       最近幾年Springer已經出版了許多優秀的深度學習書籍。Deep Learning for Biometrics以學習知覺和生物特征相關的有效特性表示法為基礎，概述了高級深度學習體系結構，展示了卷積神經網絡(CNN)在人臉、虹膜、指紋和血管生物識別系統以及利用軟體生物識別技術的監控系統等方面的前沿研究，以及生物識別的安全問題。

2.深度學習框架

專題與特征：

• 研究了如何將深度學習技術應用于多種不同的生物識別模式，以提高生物識別的性能；
• 對面部生物識別領域的深度學習進行了回顧，提供神經影像學的見解，并與流行的基于CNN的人臉識別架構進行比較；
• 對指紋、手指靜脈識別、虹膜識別等先進的深度學習技術進行了研究；
• 本文介紹了深度學習技術在軟件生物識別中的應用，包括基于手勢的識別、性別分類和紋身識別；
• 對深度學習技術進行了研究，其中包括生物特征識別模板的保護方法，以及對假冒生物特征樣品進行活性檢測；
• 來自世界學術界、工業界、政府實驗室等領域的杰出專家的貢獻。

       學習者還應了解生物識別技術中深度學習的實際應用、生物識別模式，一本權威可靠的書可以吸引所有計算機視覺、模式識別和機器學習等相關領域的研究者，包括從業人員和學生。以上就是深度學習框架，深度學習基礎教程的相關內容，感謝您的閱讀。