本文關鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的研究進展綜述

  更多相關文章： 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 特征提取 智能識別

【摘要】：深度學習(deep learning,DL)強大的建模和表征能力很好地解決了特征表達能力不足和維數(shù)災難等模式識別方向的關鍵問題,受到各國學者的廣泛關注.而仿生物視覺系統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural network,CNN)是DL中最先成功的案例,其局部感受野、權值共享和降采樣三個特點使之成為智能機器視覺領域的研究熱點.對此,本文綜述CNN最新研究成果,介紹其發(fā)展歷程、最新理論模型及其在語音、圖像和視頻中的應用,并對CNN未來的發(fā)展?jié)摿桶l(fā)展方向進行了展望和總結(jié).
【作者單位】： 南華大學電氣工程學院;
【關鍵詞】： 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 特征提取 智能識別
【基金】：南華大學青年英才支持計劃基金資助項目(聘字2014-004號);南華大學校內(nèi)博士啟動基金資助項目(2011XQD29) 國家自然科學基金資助項目(61102108) 湖南省優(yōu)秀博士學位論文基金資助項目(YB2013B039)
【分類號】：TP183
【正文快照】： 1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型20世紀40年代末提出M-P神經(jīng)元模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究由此拉開序幕.1986年,Rumel-hart等學者提出反向傳播網(wǎng)絡學習算法(backpropagation,BP)[1],神經(jīng)網(wǎng)絡開始在各領域得到廣泛應用.繼BP神經(jīng)網(wǎng)絡之后,一系列分類器如支持向量機、Boosting和最大熵等方法相繼

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本文編號：890789