深度学习在图像识别中的应用与提升

"基于深度学习的图像识别算法研究" 深度学习是一种人工智能领域的核心技术，它主要源自人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的发展。自1980年代初，Kunihiko Furukawa提出的“新认知机”引入了无监督学习训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），这标志着深度学习结构的早期形式。随后，1989年，Yann LeCun等人的工作将反向传播算法应用于深度神经网络，实现了手写邮政编码的识别，但当时由于计算能力限制，训练过程耗时过长，限制了其广泛应用。 深度学习的发展历经多年，期间支持向量机（Support Vector Machines, SVM）等其他模型也得到了发展，与神经网络形成了竞争。然而，随着计算能力的增强和大数据时代的到来，深度学习逐渐展现出其优势，尤其是其多层结构能更有效地学习和表达复杂的函数关系，提取深层次的特征表示。 在图像识别领域，深度学习的应用显著提高了识别的准确性和效率。本文针对这一主题进行了深入研究，将深度学习方法与支持向量机（SVM）结合，创建了一个多层分类模型。通过使用限制性玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBM）和卷积限制性玻尔兹曼机（Convolutional Restricted Boltzmann Machines, CRBM）来提取图像特征，然后利用SVM进行分类。实验表明，在样本数量有限的情况下，这种组合方法相比单一的支持向量机或深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）有更优的表现。 论文作者通过对比分析了不同的图像识别算法，详细阐述了深度学习的发展历程，包括其与浅层网络的比较以及常用的技术，如RBM和CRBM的工作原理和训练流程。通过调整模型参数，如隐含层节点数、层数，研究了它们对识别正确率的影响，为深度学习在图像识别领域的实践提供了有价值的参考。 这篇硕士研究生学位论文探讨了深度学习在图像识别中的应用，特别是在结合SVM后的性能提升，展示了深度学习如何通过学习深层特征提高识别的准确性，为未来深度学习在图像处理和其他领域的应用提供了理论基础和实践指导。