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深度学习驱动的分类预测：原理、应用与突破.docx

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    深度学习驱动的分类预测：原理、应用与突破

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，数据以前所未有的速度增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了众多领域面临的关键问题。深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了飞速发展，为解决这一难题提供了强大的技术支持。

    深度学习的兴起并非偶然，它是计算机技术、数学理论以及大数据等多方面发展的必然结果。自20世纪40年代神经网络概念的提出，到2006年GeoffreyHinton等人提出深度学习概念并取得重要突破，深度学习逐渐从理论研究走向实际应用。随着计算能力的提升，特别是GPU（图形处理器）的广泛应用，以及大数

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