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發(fā)視頻綜述深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用及發(fā)展
2021-04-02 |
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資料介紹
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)十余年來(lái)快速發(fā)展的嶄新領(lǐng)域，越來(lái)越受到研究者的關(guān)注。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是深度學(xué)習(xí)模型中最重要的一種經(jīng)典結(jié)構(gòu)，其性能在近年來(lái)深度學(xué)習(xí)任務(wù)上逐步提高。由于可以自動(dòng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的特征表示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)乂分割以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為提髙其性能増加網(wǎng)絡(luò)深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注意力機(jī)制進(jìn)一步提升模型性能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后歸納分析了目前的特殊模型結(jié)構(gòu)，最后總結(jié)并討論了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，并對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行展望。
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