深度学习原理及应用综述

摘要：

深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景.文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及 Caffe,TensorFlow,Torch等 6 种主流深度框架;论述了深度学习在图像、语音、视频、文本、数据分析方面的应用情况,分析了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展趋势,为初学者提供了较全面的方法指导与文献索引支持.

关键词：深度学习、神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器、框架、应用

所属期刊栏目：45

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：北京市科技计划课题:北京市水土保持遥感技术应用研究与示范Z161100001116102;北京市多水源综合调控理论及模型技术研究2017KFYXJJ202;南水北调中线干线工程应急运行集散控制技术研究与示范2015BAB07B03

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：11-15,40