ディレクトリ
第13章深い学習の概要
13.1深い学習の開発プロセス
13.2深い学習モデルの基礎
フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク
13.3深さの調査及び研究の焦点
深さに基づいて生成的学習モデル、強化学習の深さ
テキストフィールド内の第14章アプリケーションの深さの調査
テキストフィールド：単語、文章、記事、システム・レベルのアプリケーション
テキストベースの試合の14.1奥行研究
ベクトル空間、マトリックス分解、話題のモデル、学習の深さ
学習の深さに基づいて14.2シーケンシングモデル
（1）モデルの紹介をランキング
（2）深注文モデルの進化を研究
RankNet、ワイド＆ディープ、YouTubeのDNN
（3）米国ミッション深度学習モデルをソートするためにしようとします
コンピュータビジョンにおける第15章深い学習の応用
OCRの深さの調査に基づいて15.1
（1）OCR開発
従来のOCR処理の流れ：
改良：
単語認識エンジンの深さの調査に基づいて、テキスト抽出、テキスト行識別処理のライン
（2）テキストベースの学習の深さを検出します
（3）学習識別文字列に基づいて、
インテリジェントな画像奥行き研究監査に基づいて15.2
（1）電子透かし検出深さの研究に基づいて、
（2）スター顔認識：顔検出、顔認識
ポルノ画像の（3）検出
（4）シーン分類
15.3ソートの画質の深さの調査に基づいて
審美的な画質評価
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