卷积神经网络的研究进展综述

发布时间：2017-09-20 22:30

  本文关键词：卷积神经网络的研究进展综述

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【摘要】：深度学习(deep learning,DL)强大的建模和表征能力很好地解决了特征表达能力不足和维数灾难等模式识别方向的关键问题,受到各国学者的广泛关注.而仿生物视觉系统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)是DL中最先成功的案例,其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点.对此,本文综述CNN最新研究成果,介绍其发展历程、最新理论模型及其在语音、图像和视频中的应用,并对CNN未来的发展潜力和发展方向进行了展望和总结.
【作者单位】： 南华大学电气工程学院;
【关键词】： 深度学习 卷积神经网络 特征提取 智能识别
【基金】：南华大学青年英才支持计划基金资助项目(聘字2014-004号);南华大学校内博士启动基金资助项目(2011XQD29) 国家自然科学基金资助项目(61102108) 湖南省优秀博士学位论文基金资助项目(YB2013B039)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 1卷积神经网络模型20世纪40年代末提出M-P神经元模型,人工神经网络的研究由此拉开序幕.1986年,Rumel-hart等学者提出反向传播网络学习算法(backpropagation,BP)[1],神经网络开始在各领域得到广泛应用.继BP神经网络之后,一系列分类器如支持向量机、Boosting和最大熵等方法相继

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：890789