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基于深度学习的图像分类搜索系统. 2019年电子技术应用第12期. 张 璘，杨丰墒. 厦门理工学院 光电与通信工程学院，福建 厦门361024. 摘要： 图像分类是根据图像的信息将不同类别的图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体 ...
为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展,把握深度学习技术当前的研究热点和方向,针对深度学习技术的相关研究内容进行综述。首先介绍了深度学习技术的应用背景、应用领域,指出研究深度学习技术的重要性,以及当前重要的几种神经网络模型及两种常用大规模模型训练并行方案,其目的在于 ...
深度学习在图像识别中的研究及应用--中国期刊网. 夏雨. 上海印钞有效公司 上海市 200063. 摘要：随着科技的快速发展，应运而生的互联网技术给现代人们的生活和工作都带来了很大的便利，由于现代的人们都想以最快的速度获得自己想要的信息，所以图片就逐渐 ...
深度学习原理及应用综述 认领 被引量： 28. 深度学习原理及应用综述. 摘要 深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。. 文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及 ...
深度学习在油气领域的应用现状. 近年来，深度学习迅速崛起，围绕深度神经网络的研究也越来越多。. 深度学习算法在医药、交通、农业、图像处理等领域均取得了良好的应用效果，本文调研了深度学习算法在油气勘探开发领域的应用现状。. 调查发现，在岩石 ...
深度学习是近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突破性应用。深度学习 是一个具有多个隐层的非线性神经网络结构，深层神经网络由一个输入层、数个隐层和一个输出层构成。每层有若干个神经元，神经元之间有连接权重。每个 ...
摘要： 近年来随着深度学习的迅猛发展,卷积神经网络因其强大的特征提取能力被广泛应用到计算机视觉任务中。 基于卷积神经网络的全连接神经网络（Fully Convolutional Network,FCN）是一种被广泛应用于图像分割任务的深度学习方法,但在一些医学图像分割任务中还未达到预期效果。
基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究. 陈先昌. 深度学习 (DL, Deep Learning)是计算机科学机器学习 (ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标-人工智能 (AI, Artificial Intelligence)。.
深度学习（Deep Learning)被《麻省理工学院技术评论》杂志列为2013年十大突破性技术之首。自2006年以来，深度学习在学术界持续升温。但目前系统性地介绍 深度学习 技术的资料相对较少。 本资源里包括介绍深度学习的3篇经典英文综述，由深度学习专家Yoshua Bengio所写。
深度学习算法的原理及应用 被引量： 11. 深度学习算法的原理及应用. 摘要 深度学习作为一种新兴的多层神经网络降维算法,通过组建含有多个隐层的神经网络深层模型,对输入的高维数据逐层提取特征,以发现数据的低维嵌套结构,形成更加抽象有效的高层表示 ...
基于深度学习的图像分类搜索系统. 2019年电子技术应用第12期. 张 璘，杨丰墒. 厦门理工学院 光电与通信工程学院，福建 厦门361024. 摘要： 图像分类是根据图像的信息将不同类别的图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体 ...
为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展,把握深度学习技术当前的研究热点和方向,针对深度学习技术的相关研究内容进行综述。首先介绍了深度学习技术的应用背景、应用领域,指出研究深度学习技术的重要性,以及当前重要的几种神经网络模型及两种常用大规模模型训练并行方案,其目的在于 ...
深度学习在图像识别中的研究及应用--中国期刊网. 夏雨. 上海印钞有效公司 上海市 200063. 摘要：随着科技的快速发展，应运而生的互联网技术给现代人们的生活和工作都带来了很大的便利，由于现代的人们都想以最快的速度获得自己想要的信息，所以图片就逐渐 ...
深度学习原理及应用综述 认领 被引量： 28. 深度学习原理及应用综述. 摘要 深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。. 文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及 ...
深度学习在油气领域的应用现状. 近年来，深度学习迅速崛起，围绕深度神经网络的研究也越来越多。. 深度学习算法在医药、交通、农业、图像处理等领域均取得了良好的应用效果，本文调研了深度学习算法在油气勘探开发领域的应用现状。. 调查发现，在岩石 ...
深度学习是近年来在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突破性应用。深度学习 是一个具有多个隐层的非线性神经网络结构，深层神经网络由一个输入层、数个隐层和一个输出层构成。每层有若干个神经元，神经元之间有连接权重。每个 ...
摘要： 近年来随着深度学习的迅猛发展,卷积神经网络因其强大的特征提取能力被广泛应用到计算机视觉任务中。 基于卷积神经网络的全连接神经网络（Fully Convolutional Network,FCN）是一种被广泛应用于图像分割任务的深度学习方法,但在一些医学图像分割任务中还未达到预期效果。
基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究. 陈先昌. 深度学习 (DL, Deep Learning)是计算机科学机器学习 (ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标-人工智能 (AI, Artificial Intelligence)。.
深度学习（Deep Learning)被《麻省理工学院技术评论》杂志列为2013年十大突破性技术之首。自2006年以来，深度学习在学术界持续升温。但目前系统性地介绍 深度学习 技术的资料相对较少。 本资源里包括介绍深度学习的3篇经典英文综述，由深度学习专家Yoshua Bengio所写。
深度学习算法的原理及应用 被引量： 11. 深度学习算法的原理及应用. 摘要 深度学习作为一种新兴的多层神经网络降维算法,通过组建含有多个隐层的神经网络深层模型,对输入的高维数据逐层提取特征,以发现数据的低维嵌套结构,形成更加抽象有效的高层表示 ...
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