本文为美国佛罗里达理工学院（作者：Daljeet Kaur Kaushal）的硕士论文，共104页。

本文描述了一个集成大数据架构和深度学习模型的开发环境，以便于快速实验。本文的主要贡献有三个：

第一，描述了一个支持大数据收集和组织的体系结构，用于深度学习模型的研究。

其次，描述了一种用于创建数据视图的语言，该视图将各种大数据流转换为可供深度学习系统使用的视图。

第三，将该工具应用于多种不同的深度学习应用中，验证了系统的有效性。

This thesis describes a developmentenvironment that integrates big data architectures and deep learning models tofacilitate rapid experimentation. The thesis makes three major contributions:First, it describes a big-data architecture that supports big data collectionand organization supporting deep learning models. Second, it describes alanguage used to create a data view that converts the various big data streamsinto a view that can be used by a deep learning system. Third, it demonstratesthe system’s effectiveness by applying the tool to several different deeplearning applications.

1.  引言

2. 项目背景

3. 文献回顾

4. 本文提出的方法

5. 原型设计

6. 案例研究

7. 结论

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