本文關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展綜述

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【摘要】：深度學(xué)習(xí)(deep learning,DL)強(qiáng)大的建模和表征能力很好地解決了特征表達(dá)能力不足和維數(shù)災(zāi)難等模式識(shí)別方向的關(guān)鍵問題,受到各國(guó)學(xué)者的廣泛關(guān)注.而仿生物視覺系統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)是DL中最先成功的案例,其局部感受野、權(quán)值共享和降采樣三個(gè)特點(diǎn)使之成為智能機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).對(duì)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(yǔ)音、圖像和視頻中的應(yīng)用,并對(duì)CNN未來的發(fā)展?jié)摿桶l(fā)展方向進(jìn)行了展望和總結(jié).
【作者單位】： 南華大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 特征提取 智能識(shí)別
【基金】：南華大學(xué)青年英才支持計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(聘字2014-004號(hào));南華大學(xué)校內(nèi)博士啟動(dòng)基金資助項(xiàng)目(2011XQD29) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61102108) 湖南省優(yōu)秀博士學(xué)位論文基金資助項(xiàng)目(YB2013B039)
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： 1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型20世紀(jì)40年代末提出M-P神經(jīng)元模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究由此拉開序幕.1986年,Rumel-hart等學(xué)者提出反向傳播網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法(backpropagation,BP)[1],神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始在各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用.繼BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,一系列分類器如支持向量機(jī)、Boosting和最大熵等方法相繼

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：890789