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1.
深度学习研究综述   总被引:30,自引:3,他引:27       下载免费PDF全文
深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法,因其缓解了传统训练算法的局部最小性,引起机器学习领域的广泛关注。首先论述了深度学习兴起渊源,分析了算法的优越性,并介绍了主流学习算法及应用现状,最后总结了当前存在的问题及发展方向。  相似文献
2.
深度学习的昨天、今天和明天   总被引:14,自引:0,他引:14  
机器学习是人工智能领域的一个重要学科.自从20世纪80年代以来,机器学习在算法、理论和应用等方面都获得巨大成功.2006年以来,机器学习领域中一个叫“深度学习”的课题开始受到学术界广泛关注,到今天已经成为互联网大数据和人工智能的一个热潮.深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对输入数据逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系.近年来,谷歌、微软、IBM、百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发,在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显著进展.从对实际应用的贡献来说,深度学习可能是机器学习领域最近这十年来最成功的研究方向.将对深度学习发展的过去和现在做一个全景式的介绍,并讨论深度学习所面临的挑战,以及将来的可能方向.  相似文献
3.
图像理解中的卷积神经网络   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
近年来,卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注. 特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件(特别是GPU)的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮. 本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用. 首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用.  相似文献
4.
大数据系统和分析技术综述   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.  相似文献
5.
深度学习及其在目标和行为识别中的新进展   总被引:11,自引:7,他引:4  
深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动目标和行为识别的研究,本文对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予了概述。本文先介绍深度学习领域研究的基本状况、主要概念和原理;然后介绍近期利用深度学习在目标和行为识别应用中的一些新进展;最后阐述了深度学习与神经网络之间的关系,深度学习的优缺点,以及目前深度学习理论需要解决的主要问题。这对拟将深度学习应用于目标和行为识别的研究人员应有所帮助。  相似文献
6.
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
随着大数据时代的到来,含更多 隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的 成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状 和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。  相似文献
7.
深度学习研究进展   总被引:6,自引:4,他引:2       下载免费PDF全文
深度学习(Deep Learning)是一个近几年备受关注的研究领域,在机器学习中起着重要的作用.如果说浅层学习是机器学习的一次浪潮,那么深度学习作为机器学习的一个新领域,将掀起机器学习的又一次浪潮.深度学习通过建立、模拟人脑的分层结构来实现对外部输入的数据进行从低级到高级的特征提取,从而能够解释外部数据.首先介绍了深度学习的由来,分析了浅层学习存在的弊端;其次列举了深度学习的经典方法,主要以监督学习和无监督学习来展开介绍;然后对深度学习的最新研究进展及其应用进行了综述;最后总结了深度学习发展所面临的问题.  相似文献
8.
深度学习在控制领域的研究现状与展望   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势. 对于存在高维数据的控制系统, 引入深度学习具有一定的意义. 近年来, 已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用. 本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状, 包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算. 并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述. 总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题, 展望了未来值得研究的方向.  相似文献
9.
基于深度学习的人体行为识别算法综述   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于语音识别、图形识别等各个领域.深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、独立子空间分析(Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)以及递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和总结.  相似文献
10.
基于深度特征学习的图像超分辨率重建   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
基于学习的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法利用样本先验知识来重建图像,相较于其他重建方法拥有明显的优势,也是近年来研究的热点.论文首先分析了影响图像重建质量的因素,然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法(Super-resolution convolutional neural network,SRCNN)提出了两点改进:我们用随机线性纠正单元(Randomized rectified linear unit,RReLU)去避免原有网络学习中对图像某些重要的信息过压缩,同时我们用NAG (Nesterov's accelerated gradient)方法去加速网络的收敛并且避免了网络在梯度更新的时候产生较大的震荡.最后通过实验验证了我们改进网络可以获得更好的主观视觉评价和客观量化评价.  相似文献
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