本文選題：深度學(xué)習(xí) + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年06期

【摘要】：近幾年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的日趨完善,傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)得到了前所未有的發(fā)展.如何將傳統(tǒng)視覺(jué)研究中的領(lǐng)域知識(shí)融入到深度模型中提升深度模型的視覺(jué)表達(dá)能力,從而應(yīng)對(duì)更為復(fù)雜的視覺(jué)任務(wù),成為了學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的問(wèn)題.鑒于此,以融合了語(yǔ)義知識(shí)的深度表達(dá)學(xué)習(xí)為主線展開(kāi)了一系列研究.取得的主要?jiǎng)?chuàng)新成果包括3個(gè)方面:1)研究了將單類型的語(yǔ)義信息(類別相似性)融入到深度特征的學(xué)習(xí)中,提出了嵌入正則化語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的深度Hash學(xué)習(xí)方法,并將其應(yīng)用于圖像的相似性比對(duì)與檢索問(wèn)題中,取得了較大的性能提升;2)研究了將多類型信息(多重上下文信息)融入到深度特征的學(xué)習(xí)中,提出了基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景上下文學(xué)習(xí)方法,并將其應(yīng)用于復(fù)雜場(chǎng)景的幾何屬性分析問(wèn)題中;3)研究了將視覺(jué)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義配置融入到深度表達(dá)的學(xué)習(xí)中,提出了融合語(yǔ)法知識(shí)的表達(dá)學(xué)習(xí)方法,并將其應(yīng)用到復(fù)雜場(chǎng)景下的通用內(nèi)容解析問(wèn)題中.相關(guān)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能有效地對(duì)場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)化配置進(jìn)行預(yù)測(cè).
[Abstract]:In recent years, with the improvement of deep learning technology, the traditional computer vision task has been developed unprecedented. How to integrate the domain knowledge of traditional visual research into the depth model to enhance the visual expression ability of the depth model, so as to deal with more complex visual tasks, has become a widespread concern in the academic community. In view of this, a series of researches are carried out based on the deep representation learning of semantic knowledge. The main innovation results obtained include three aspects: 1) this paper studies the integration of single-type semantic information (category similarity) into the learning of depth features, and proposes a method of deep Hash learning with embedded regularized semantic association. It is applied to the similarity comparison and retrieval of images, and a great performance improvement is achieved. (2) the multi-type information (multi-context information) is integrated into the depth feature learning. A scene context learning method based on short and long memory neural networks is proposed and applied to the geometric attribute analysis of complex scenes. (3) the structural semantic configuration of visual data is integrated into the learning of deep representation. This paper proposes a representation learning method of fusion grammar knowledge and applies it to the general content resolution problem in complex scenarios. The experimental results show that the proposed method can effectively predict the structured configuration of the scene.
【作者單位】： 中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金項(xiàng)目(6162200366)~~
【分類號(hào)】：TP18;TP391.41

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本文編號(hào)：1849205