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深度學(xué)習(xí)也為其他科學(xué)做出了貢獻(xiàn)。用于對象識別的現(xiàn)代卷積網(wǎng)絡(luò)為神經(jīng)科學(xué)家們提供了可以研究的視覺處理模型（DiCarlo,2013）。深度學(xué)習(xí)也為處理海量數(shù)據(jù)以及在科學(xué)領(lǐng)域作出有效的預(yù)測提供了非常有用的工具。它已成功地用于預(yù)測分子如何相互作用從而幫助制藥公司設(shè)計新的藥物（Dahl et al.,2014),搜索亞原子粒子（Baldi et al.,2014),以及自動解析用于構(gòu)建人腦三維圖的顯微鏡圖像(Knowles-Barley et al.,2014)等。我們期待深度學(xué)習(xí)未來能夠出現(xiàn)在越來越多的學(xué)領(lǐng)域中。
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