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- Master Tutor
- (Professor)
Name (Pinyin):
shijiarongSchool/Department:
理学院Education Level:
With Certificate of Graduation for Doctorate StudyGender:
MaleDegree:
Doctoral Degree in EngineeringProfessional Title:
ProfessorStatus:
EmployedAlma Mater:
西安电子科技大学Discipline:
Mathematics
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Email:
Paper Publications
深度学习的研究进展与发展
- Release time:2024-08-09
- Hits:
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Affiliation of Author(s):
理学院 -
Journal:
计算机工程与应用 -
Key Words:
深度学习;卷积神经网络;深度置信网络;自编码器;循环神经网络;深度堆叠网络; -
Abstract:
深度学习是基于数据表示的一类更广的机器学习方法,它的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能的革新。对深度学习的几种典型模型进行研究与对比。首先介绍受限玻尔兹曼机、深度置信网络、自编码器等无监督学习模型,对其结构、原理和优缺点进行了详细探讨。讨论卷积神经网络、循环神经网络和深度堆叠网络等监督学习模型,分别从模型架构和工作原理来评价与分析。对深度学习的典型模型进行对比分析,将深度置信网络和卷积神经网络应用在手写体数字识别任务中,结果证实深度学习比传统的神经网络具有更好的识别性能。最后探讨深度学习未来的发展与挑战。 -
First Author:
shijiarong -
Indexed by:
Journal paper -
Correspondence Author:
马媛媛 -
Discipline:
Natural Science -
Volume:
中文核心期刊:1-10,10 -
ISSN No.:
1002-8331 -
Translation or Not:
no -
Date of Publication:
2018-05-15