所属单位：

理学院

发表刊物：

湖北工程学院学报

关键字：

卷积神经网络;深度学习;卷积;下采样;手写体数字识别;

摘要：

深度学习是机器学习领域的研究热点,它使机器学习更加接近人工智能。作为深度学习的一类经典模型,卷积神经网络已被广泛应用于语音识别、图像识别和自然语言处理等领域中。本文探讨了卷积神经网络的基本原理、实现及应用。首先回顾了卷积神经网络的发展历史,阐述了它的基本原理,研究了卷积层和下采样层;其次总结了卷积神经网络的三大重要特性:稀疏连接、权值共享和池采样,并将卷积神经网络应用在MNIST手写体数字识别任务中;最后指出了卷积神经网络未来的重点研究方向。

第一作者：

史加荣

论文类型：

期刊论文

通讯作者：

马媛媛

学科门类：

理学

卷号：

2017年06期:66-72,7

ISSN号：

2095-4824

是否译文：

否

发表时间：

2017-12-06