28、深度学习在图像融合中的应用：原理与实践

深度学习在图像融合中的应用：原理与实践

1. 深度学习基础

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和文本处理等领域正受到广泛关注。它是一种直接从数据中学习特征和任务的机器学习技术，数据可以是图像、文本或声音。

1.1 深度学习的兴起

如今深度学习中使用的许多技术已经存在了数十年。例如，自20世纪90年代以来，深度学习就已用于邮件服务中的手写邮政编码识别。然而，深度学习的广泛应用是在过去几年才兴起的，主要归因于以下三个因素：
- 分类准确性高 ：深度学习算法在分类任务上比人类更准确。
- GPU加速训练 ：GPU使我们能够在更短的时间内训练深度网络。
- 大量标注数据 ：近年来，训练深度学习网络所需的大量标注数据变得易于获取。

1.2 深度神经网络

大多数深度学习方法使用神经网络架构，因此深度学习模型常被称为深度神经网络。“深度”指的是神经网络中隐藏层的数量。传统神经网络通常只有两到三个隐藏层，而一些最新的深度网络则有超过100个隐藏层。

1.3 学习方式

深度学习可以采用有监督或无监督的方式进行。无监督学习中，受限玻尔兹曼机（RBM）和自编码器是用于发现数据中模式的典型例子。如果有标注数据进行有监督学习并想构建分类器，则根据应用有多种选择：
- 文本处理 ：如情感分析、解析和命名实体识别等任务，可以使用循环神经网络（RNN）或递归神经张量网络（RNTN）。一般来说，任何基于字符级别的语言模型都使用RNN。