1、深度学习在视觉、信号与网络领域的应用探索

深度学习在视觉、信号与网络领域的应用探索

1. 深度学习概述

深度学习自2006年由Hinton等人引入以来，给世界带来了巨大变革。现代深度学习技术依赖于深度神经网络（DNN），其历史悠久，旨在模仿人类大脑的功能。经过15年多的发展，深度学习取得了巨大成功，在许多应用领域首次超越了人类专家。

深度学习在视觉任务方面表现出色。在深度学习出现之前，没有机器学习算法能与人类的视觉能力相媲美。由于深度学习与人类大脑结构相似，它在视觉任务中表现出了类似人类的性能。例如，在著名的ImageNet竞赛中，自AlexNet引入后，深度学习算法在图像分类和识别方面显著优于其他机器学习算法。

深度学习在信号处理和复杂网络结构分析方面也有重要应用。信号处理通常处理时间序列数据，典型问题包括调制、去噪和分类等。而复杂网络结构分析面临诸多挑战，如互联网形成的巨大网络、新兴社交网络的争议问题、以太坊的庞氏骗局以及生物化学中分子生物活性预测等。因此，开发基于DNN的视觉、信号和网络应用技术至关重要且紧迫。

2. 计算机视觉领域的进展

计算机视觉旨在从视觉数据（如图像和视频）中提取有意义的信息，以自动化任务或辅助人类决策。人类大部分信息获取和决策依赖于视觉，在一些视觉任务中，神经网络已经超越了人类。

许多计算机视觉算法基于卷积神经网络（CNNs），其中ResNet是最流行的CNN之一，它解决了训练非常深的神经网络的问题，并在2015年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了最先进的性能。虽然许多模型最初是为图像分类提出的，但它们也可以用作强大的特征提取器。例如，在目标检测中，region - CNN使用CNN提取潜在目标区域的特征，然后确定目