深度学习目前的研究方向

最新推荐文章于 2025-03-07 21:03:18 发布
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根据2012-2017年的深度学习论文引用情况，当前研究热点包括基础理论理解、优化方法、卷积神经网络模型、图像处理（分割与目标检测）、视频分析、自然语言处理、强化学习及机器人技术、语音识别等领域。此外，GitHub上的流行论文和深度学习框架也是关注焦点。

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根据2012-2017年被引用最多的深度学习论文,深度学习目前的研究方向如下:

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本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习的研究方向和发展趋势
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跟随技术的脚步-linolzhang的专栏
07-07 3万+
一. 人工智能应用领域1. 计算机视觉    生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别；    图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR；    视频分析：安防监控、智慧城市；2. 自然语言处理    语音识别（Siri、Cortana、讯飞）、文本数据挖掘、文本翻译；3. 数据挖掘    消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）；4. 游戏    角
干货 | 2021年，深度学习还有哪些研究方向可以做？
zandaoguang的博客
06-11 4568
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨谢凌曦、数据误码率、Zhifeng来源丨知乎问答编辑丨极市平台导读在目前的深度学习领域，有些研究...
深度学习目前主要有哪些研究方向?
weixin_34072857的博客
07-12 1090
刘知远 ，NLPer 董力 等 138 人赞同 深度学习已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。从2013、2014年开始，也在自然语言处理领域出现深度学习的应用浪潮，例如今年ACL上有人（应该是BBN公司？）利用深度学习极大地提升了统计机器翻译的性能，颇值得期待。关于深度学习的挑战与方向，其实可以关注深度学习重要学者们的相关综述文章和专著，例如Yoshua Bengio...
深度学习在做什么
wysroy的专栏
03-11 983
深度学习很火，应用很多，感觉鱼龙混杂，摸不着头脑。今天就来缕一缕深度学习该怎么研究？从哪些方面研究？注：本文主要探讨深度学习的研究点，而不在于深度学习怎么工作的个人觉得当前深度学习领域的学术研究可以包含四部分：优化（Optimization），泛化（Generalization），表达（Representation）以及应用（Applications）。除了应用（Applications）之外每个部
深度学习的一些方向
qq_72227060的博客
07-24 3107
对深度学习的方向的一些了解
基于深度学习的视频质量评价研究综述.pdf
08-18
这些关键词涵盖了文章的核心内容，也突出了目前研究的重点方向。 最后，文章通过开放科学（OSID）的方式，提供了作者的更多信息以及研究的资助来源，如国家自然科学基金。这表明了研究成果的可靠性和研究的严肃性。...
基于深度学习的阿尔兹海默症多模态辅助诊断研究.pdf
08-18
目前，医学影像学领域对深度学习模型的研究越来越多，因为它们在图像处理和模式识别方面表现出优越性能。 深度学习模型在处理医学图像时，通常需要大量的数据集来训练模型以达到高准确率。然而，医学图像数据的获取...
深度学习和机器学习研究方向与框架介绍
GAN、Transformer、Vue、Django知识学习&&分享者 ZhuBa的博客 zhuba-Ahhh.github.io
07-13 5691
计算机视觉，是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作，及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。自然语言处理，是指计算机拥有的人类般文本处理的能力。机器学习，指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令，而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。语音识别技术，主要是关注自动且准确的转录人类的语音。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪音、区分同音异
深度学习几个有价值的研究方向
贵在坚持
04-30 3183
前言 转载一篇比较好的文章，记叙了深度学习的一些宏观可做方向，感觉做这些需要读博了，目前我觉得模型可解释性和方向7框架翻译比较有意思。希望今后在特定的研究领域中可以穿插这两个。凸优化什么的当时学过，听了两次就觉得搞不了，迁移学习和记忆学习就不说了。 内容 1、Semi-supervised, self-supervised, unsupervised learning. 俗话说“有多少智能就有多少...
深度学习研究综述 人工智能
06-02
近年来，中美等国家、谷歌等高科技公司纷纷加大对人工智能的投入，深度学习是目前人工智能的重点研究领域之一，本文对深度学习最新进展及未来研究方向进行了分析和总结． 首先概述了三类深度学习基本模型，包括多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络． 在此基础上，进一步分析了不断涌现出来的新型卷积神经网络和循环神经网络． 然后本文总结了深度学习在人工智能众多领域中的应用，包括语音处理、计算机视觉和自然语言处理等． 最后探讨了深度学习目前存在的问题并给出了相应的可能解决方法．
2021年，深度学习还有哪些未饱和、有潜力且处于上升期的研究方向？
人工智能学家
07-12 743
来自：知乎作者：谢凌曦、数据误码率、Zhifeng编辑：极市平台在目前的深度学习领域，有些研究方向已经较为成熟，实现新突破的难度与过去相比显著提升。那么就目前来看，还有哪些方向处于朝阳...
2024年深度学习领域最新技术与研究方向：深度解析与未来展望
最新发布
a313136031的博客
03-07 2362
2024年，深度学习在基础理论突破与行业落地之间形成了良性循环。随着光量子计算与神经形态工程的成熟，预计到2026年将出现能效比提升1000倍的第三代智能芯片。而跨学科融合的深入，将使AI不仅成为科学发现的加速器，更可能重塑人类认知世界的范式。在这一进程中，平衡技术创新与伦理约束、破解能源瓶颈与认知局限，将是决定人工智能能否实现第二次跃迁的关键。使用无结构文本训练本地模型CPM-4架构github：gitee仓库；公众号：尘渊文化。
到2021年，目前深度学习领域有哪些除了调模型以外的硬核研究工作和进展？
夕小瑶科技说
07-19 219
文 | 刘斯坦，电光幻影炼金术源 |极市平台作为一个未入门的研究生小白，一方面为深度学习的实际效果和应用价值而感到兴奋，另一方面也会担忧自己的个人能力的发展。个人目前浅薄的看法是，调模型...
深度学习几个主要方向和较有名的算法和方法
weixin_41150257的博客
11-21 1051
深度学习作为机器学习的一个分支，使用神经网络进行复杂的数据建模，已经在多个领域取得了显著的成果。
人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
10-29 1万+
人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）
深度学习的四大方向
weixin_45320238的博客
03-26 3994
深度学习 深度学习（神经网络的升级版）≈神经网络；是建模方式 深度学习网络（巨大水管网络） 目的：处理信息 算法：卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GANs、深度强化学习RL 卷积神经网络 价值：能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果)、能够保留图片的特征（类似人类的视觉原理） 基本原理：卷积与池化层循环 卷积层 – 主要作用是保留图片的特征，类似于一个图片打包、只显示一个图层 池化层 – 主要作用是把数据降维，可以有效的避免过拟合 全连接层 – 根据不同任务输出我们
学习笔记 | 深度学习相关研究与展望 Ｒeview of deep learning
我要学Java_blog
09-28 1039
深度学习是新兴的机 器学习研究领域，旨在研究如何从数据中自动地提取多层特征 表示，其核心思想是通过数据驱动的方式，采用一系列的非线 性变换，从原始数据中提取由低层到高层、由具体到抽象、由一 般到特定语义的特征。 1 深度学习相关应用领域 1． 1 图像识别 物体检测和图像分类是图像识别的两个核心问题，图像识别是深度学习最早尝试的 应用领域，早在 1989 年，LeCu...
普通程序员如何入门深度学习？
MessiGodLike的博客
11-14 2744
转自优快云公众号。2017-11-14 普通程序员如何入门深度学习？ 2017-11-14 Anymake 优快云 点击上方“优快云”，选择“置顶公众号” 关键时刻，第一时间送达！ 作为一名软件工程师，我们应该活到老学到老，时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时，还要能活学活用，在工作中使用最合适的工具，以提高工作效率。随着机器学习在
深度学习在肺炎分类中的应用研究
该研究主要采用了深度学习技术，深度学习作为人工智能的一个重要分支，是目前最前沿的技术之一，它的出现极大地推动了人工智能的发展。深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域都有广泛的应用，...
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