这篇文章总结了深度神经网络在模式识别和机器学习中的应用，包括深度监督学习、无监督学习和强化学习，在搜索深层网络的过程中进行了间接搜索。
Apr, 2014
本文强调了人脑的二维进化对于深度神经网络的进化建模的重要性，提出了通过进化算法对深度神经网络进行自动构建的研究前沿，并探讨了 dropout 方法和神经发生与 DNNs 进化之间的联系，为增强深度神经网络的自动构建提出了几项建议。
Apr, 2023
本文综述了深度学习方法的发展历程及其在图像处理、语音识别、智能控制等多个应用领域的优异表现，并讨论了深度学习方法中的各种高级技术，如深度神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络等。同时，本文还提供了近期开发的框架、软件开发工具以及评估数据集来帮助开发者实现和评估深度学习方法。
Mar, 2018
该文章使用复杂网络中常用的技术研究了深度置信网络，以期获得从学习过程中得到的计算图的结构和功能特性的一些见解。
Sep, 2018
介绍了深度学习和神经网络模型（如卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗网络）以及训练技术（如随机梯度下降、dropout、批量归一化）的统计学观点，强调了深度学习的新特征（包括深度和过参数化）及其实际和理论上的好处，同时探讨了深度学习的理论基础和最新研究成果；期望为新的统计研究提供一种思路。
Apr, 2019
本文探讨了 AI 生成艺术领域，深入研究了用于创造艺术的各种深度神经网络体系结构和模型，包括传统的卷积网络和最前沿的扩散模型，并且实例展示了这一领域的关键成果，总结了这些模型的优缺点，探讨了目前深度神经网络在短时间内所取得的显著进展，展现了艺术与计算机科学的独特融合。
Feb, 2023
该研究论文探讨了文化进化理论对于解释深度学习成功的重要性，认为深度学习中的重要创新可以被视为发展上的约束，而文化进化可作为解决方法来提高发展的效率和创新的生成率。
May, 2022
本文回顾了人工神经网络历史并将现代理论神经科学应用于深度学习领域中的实验，使用迭代幅值剪枝来训练稀疏连接的网络，发现仅仅靠权重稀疏并不能提高图像的噪声鲁棒性，最近，开发出利用权重稀疏性，活性稀疏性和主动树突建模来方便持续学习的模型，本文重新验证了这些发现，并将该方法扩展到更具挑战的连续学习任务上，并公开了代码。
Sep, 2022
通过遗传算法，同一物体的不同部分可以被联合训练，得到与分开训练相媲美的性能，该研究进一步证明了深度神经进化在复杂异构体系结构下的有效性。
综述了深度学习在计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析和普适计算领域的最新模型以及其在解决各个领域问题中的有效性，并介绍了深度学习的基础知识、各种模型类型以及重要的卷积神经网络架构，并讨论了深度学习研究的挑战和未来方向。
Mar, 2024