深度学习研究综述

被引：143

作者：

张荣

李伟平

莫同

机构：

[1] 北京大学软件与微电子学院

来源：

信息与控制 | 2018年 / 47卷 / 04期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

深度学习; 神经网络; 机器学习; 人工智能; 卷积神经网络; 循环神经网络;

D O I：

10.13976/j.cnki.xk.2018.8091

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

近年来,中美等国家、谷歌等高科技公司纷纷加大对人工智能的投入,深度学习是目前人工智能的重点研究领域之一,本文对深度学习最新进展及未来研究方向进行了分析和总结.首先概述了三类深度学习基本模型,包括多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络.在此基础上,进一步分析了不断涌现出来的新型卷积神经网络和循环神经网络.然后本文总结了深度学习在人工智能众多领域中的应用,包括语音处理、计算机视觉和自然语言处理等.最后探讨了深度学习目前存在的问题并给出了相应的可能解决方法.

引用

页码：385 / 397+410 +410

页数：14

共 29 条

[1] 基于思维进化算法和BP神经网络的电动潜油柱塞泵故障诊断方法 [J].