文献类型：期刊文章

作　　者：张荣[1] 李伟平[1] 莫同[1]

ZHANG Rong;LI Weiping;MO Tong(School of Software and Microelectronics,Peking University,Beijing 100871,China)

机构地区：[1]北京大学软件与微电子学院,北京100871

出　　处：《信息与控制》

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFC0803609;2017YFB1400400);河南省交通运输厅科技项目(2016G5)

年　　份：2018

卷　　号：47

期　　号：4

起止页码：385-397

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2017_2018、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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.

关 键 词：深度学习  神经网络 机器学习  人工智能 卷积神经网络 循环神经网络

分 类 号：TP301.6]