深度学习在神经影像中的应用研究

发布时间：2017-07-07 20:03

  本文关键词：深度学习在神经影像中的应用研究

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【摘要】：深度学习是机器学习方法的一个重要分支,它通过基于多层神经网络的计算模型来进行学习。一个深度学习网络可以通过组合低层特征形成更抽象的高层特征,以发现数据的复杂的内在特征。由于深度卷积网络在图像处理中的出色表现,它已成为当前研究中应用最为广泛的一种深度网络。本文首先介绍了深度学习网络的结构特征和训练方法,分析了算法的优越性,之后进一步介绍了深度卷积网络,最后讨论了深度学习在神经影像领域的最新应用现状及其发展趋势。
【作者单位】： 北京工业大学生命科学与生物工程学院;
【关键词】： 深度学习 卷积神经网络 神经影像 多层感知器 深度神经网络
【基金】：国家科技支撑计划课题(2015BAI02B03) 北京工业大学研究生科技基金(ykj-2016-00009) 北京市自然科学基金资助项目(7143171)
【分类号】：R338;TP181
【正文快照】： 学习是人类所具有的一种重要的智能行为,是人脑获取知识或技能的一个持续性变化的过程。机器学习[1]最初源于人工智能,是研究计算机如何通过模拟实现人脑的学习行为的科学领域。它运用算法重组已有的知识结构,获取新的知识或技能,从而对现实世界的事物进行学习、测定或预测。

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本文编号：531591