深度学习在图像识别中的应用与进展
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更新于2024-08-08
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深度学习是当前人工智能领域的核心研究方向,其在2006年以来得到了显著的发展。这一领域的模型种类繁多,包括深度信念网络(DBN)、卷积神经网络(CNN)和自动编码器(AE)等。自动编码器在文献[21]中通过引入噪声训练,发展为去噪自动编码器,增强了对输入信号噪声的抵抗能力。DBN尽管在处理图像时存在运算量大的问题,但文献[22]和[23]通过结合CNN形成了卷积深度信念网络(CDBN),解决了这一问题,成功应用于声音识别和人脸识别,取得了显著的成效。
卷积神经网络(CNN)因其在图像处理中的权值共享特性,特别是在图像的二维结构处理上表现出色,文献[26]则进一步提出通过多个深度网络模型的联合平均化处理,提高了识别任务的性能,甚至在某些任务上达到了与人类相似的识别能力。
深度学习在国内的研究起步相对较晚,但仍取得了不少进展。百度、微软、谷歌等科技巨头纷纷投入大量资源进行研发。深度学习在学术界和工业界都受到了广泛关注,如被《麻省理工学院技术评论》列为2013年的十大突破性技术之一。
在图像识别领域,深度学习的应用尤其重要。通过对比分析现有图像识别算法,深度学习因其多层结构和强大的特征学习能力,能显著提高识别准确率。论文将深度学习与支持向量机(SVM)结合,利用限制性玻尔兹曼机(RBM)和卷积限制性玻尔兹曼机(CRBM)构建深度网络,优化训练过程,用于图像识别任务。实验表明,这种方法在样本量有限的情况下,相比于传统SVM和深度信念网络(DBN)能取得更好的效果,并通过调整模型参数(如隐含层节点数)可以进一步优化识别性能。
深度学习的持续研究和创新不断推动着人工智能的进步,尤其是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域,它已经成为了技术发展的关键驱动力。未来,随着计算能力的增强和数据量的增加,深度学习有望在更多领域实现突破。
2024-03-14 上传
2024-03-01 上传
2024-04-02 上传
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2023-03-25 上传
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吴雄辉
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