本文關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)影像中的應(yīng)用研究

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【摘要】：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)方法的一個(gè)重要分支,它通過基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型來進(jìn)行學(xué)習(xí)。一個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以通過組合低層特征形成更抽象的高層特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的復(fù)雜的內(nèi)在特征。由于深度卷積網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中的出色表現(xiàn),它已成為當(dāng)前研究中應(yīng)用最為廣泛的一種深度網(wǎng)絡(luò)。本文首先介紹了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征和訓(xùn)練方法,分析了算法的優(yōu)越性,之后進(jìn)一步介紹了深度卷積網(wǎng)絡(luò),最后討論了深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)影像領(lǐng)域的最新應(yīng)用現(xiàn)狀及其發(fā)展趨勢(shì)。
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)生命科學(xué)與生物工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)影像 多層感知器 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃課題(2015BAI02B03) 北京工業(yè)大學(xué)研究生科技基金(ykj-2016-00009) 北京市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(7143171)
【分類號(hào)】：R338;TP181
【正文快照】： 學(xué)習(xí)是人類所具有的一種重要的智能行為,是人腦獲取知識(shí)或技能的一個(gè)持續(xù)性變化的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)[1]最初源于人工智能,是研究計(jì)算機(jī)如何通過模擬實(shí)現(xiàn)人腦的學(xué)習(xí)行為的科學(xué)領(lǐng)域。它運(yùn)用算法重組已有的知識(shí)結(jié)構(gòu),獲取新的知識(shí)或技能,從而對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的事物進(jìn)行學(xué)習(xí)、測(cè)定或預(yù)測(cè)。

【相似文獻(xiàn)】

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3 張鈺e，

本文編號(hào)：531591