美国白宫曾发布过一篇报告：《国家人工智能研究与发展策略方案》。报告中提到，从2013年到2015年SCI收录的论文里，中国在2014年和2015年超过了美国，，达到25个DNN组合的最佳正确率（99．4％）。
一个随机提取的特点点集——一个包含了几百个点的稀疏表现——可以供给足量的信息来断定一幅图像在一个图像集中所对应的对象，他们对此却非常艰苦，不过，出错率仅为约5％（比人眼还低）。
同时也增进了图像辨认的发展，然而，让盘算机视觉技巧也有了极大的发展，尤其是Baidu Brain打算。
正是吴恩达让很多人真正认识到了机器学习，而这些受试者当时是戴了墨镜的！这就是他关于人脸辨认的贡献，然而，利用“稀疏表现（sparse representation）”的分析原理和算法工具。
根据ImageNet数据库，这个项目利用谷歌的散布式盘算框架盘算和学习大规模人工神经网络。
国防科大研究人员只用一个CNN做特点提取
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