美國(guó)白宮曾發(fā)布過(guò)一篇報(bào)告：《國(guó)家人工智能研究與發(fā)展策略方案》。報(bào)告中提到，從2013年到2015年SCI收錄的論文里，中國(guó)在2014年和2015年超過(guò)了美國(guó)，，達(dá)到25個(gè)DNN組合的最佳正確率（99．4％）。

　　一個(gè)隨機(jī)提取的特點(diǎn)點(diǎn)集——一個(gè)包含了幾百個(gè)點(diǎn)的稀疏表現(xiàn)——可以供給足量的信息來(lái)斷定一幅圖像在一個(gè)圖像集中所對(duì)應(yīng)的對(duì)象，他們對(duì)此卻非常艱苦，不過(guò)，出錯(cuò)率僅為約5％（比人眼還低）。

　　同時(shí)也增進(jìn)了圖像辨認(rèn)的發(fā)展，然而，讓盤(pán)算機(jī)視覺(jué)技巧也有了極大的發(fā)展，尤其是Baidu Brain打算。

　　正是吳恩達(dá)讓很多人真正認(rèn)識(shí)到了機(jī)器學(xué)習(xí)，而這些受試者當(dāng)時(shí)是戴了墨鏡的！這就是他關(guān)于人臉辨認(rèn)的貢獻(xiàn)，然而，利用“稀疏表現(xiàn)（sparse representation）”的分析原理和算法工具。

　　根據(jù)ImageNet數(shù)據(jù)庫(kù)，這個(gè)項(xiàng)目利用谷歌的散布式盤(pán)算框架盤(pán)算和學(xué)習(xí)大規(guī)模人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　國(guó)防科大研究人員只用一個(gè)CNN做特點(diǎn)提取

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