面向应用的深度神经网络图说

摘要：

随着计算机硬件能力与软件算法的发展,带有大量隐藏层的深度神经网络技术取得了突破性的进展,它对非线性问题的处理能力,使得其在各行各业都有极为广阔的应用前景.它作为计算机科学的一个前沿领域,爆炸式地发展出了大量具有不同应用指向的分支,对于广大建筑师而言显然是陌生的.文章立足国际主流深度神经网络的研究成果,以建筑师的应用视角,即以建筑实践与研究中经常遇到的数据类型与问题类型出发,介绍了其输入与输出的数据描述,以及基本的网络模型架构选择原理.

关键词：人工智能、机器学习、设计数据、设计问题、模型遴选

分类号：TP183;TU;TU17;TP274(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划项目《南方地区城镇居住建筑绿色设计新方法与技术协同优化》2016YFC0700207国家自然科学基金面上项目《公共建筑中人流模拟的“互联网+”方法》51778417

在线出版日期：2018-03-15（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：50-55