Deep learning

Artikeleigenschaften
  • Sprache
    English
  • DOI (url)
    10.1038/nature14539
  • Veröffentlichungsdatum
    2015/05/27
  • Zeitschrift
    Nature
  • Indian UGC (Zeitschrift)
  • Auffrischen
    103
  • Zitate
    36,146
  • Yann LeCun
  • Yoshua Bengio
  • Geoffrey Hinton
Zitieren
LeCun, Yann, et al. “Deep Learning”. Nature, vol. 521, no. 7553, 2015, pp. 436-44, https://doi.org/10.1038/nature14539.
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521(7553):436-44.
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Science
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Kategorie Kategorie Wiederholung
Science: Mathematics: Instruments and machines: Electronic computers. Computer science8,452
Technology: Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering: Electronics6,613
Technology: Engineering (General). Civil engineering (General)6,606
Technology: Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering: Electric apparatus and materials. Electric circuits. Electric networks6,294
Technology: Mechanical engineering and machinery4,295
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel Non-Life Insurance: Mathematics & Statistics und wurde in 2013. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2024 Studie mit dem Titel Non-Life Insurance: Mathematics & Statistics Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 2022 mit 6,911 Zitierungen.Es wurde in 5,427 verschiedenen Zeitschriften zitiert., 19% davon sind Open Access. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von IEEE Access zitiert, mit 1,372 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
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