深度学习研究综述

• 作者: 尹宝才 王文通 王立春
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 深度神经网络 卷积神经网络 反卷积网络 深度玻尔兹曼机
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与软件工程
• 页码范围: 48-59
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 9161字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2014100026

摘要

鉴于深度学习在学术界和工业界的重要性，依据数据流向对目前有代表性的深度学习算法进行归纳和总结，综述了不同类型深度网络的结构及特点。首先介绍了深度学习的概念；然后根据深度学习算法的结构特征，概述了前馈深度网络、反馈深度网络和双向深度网络3类主流深度学习算法的网络结构和训练方法；最后介绍了深度学习算法在不同数据处理中的最新应用现状及其发展趋势。可以看到：深度学习在不同应用领域都取得了明显的优势，但仍存在需要进一步探索的问题，如无标记数据的特征学习、网络模型规模与训练速度精度之间的权衡、与其他方法的融合等。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹宝才	北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室	86	1688	18.0	40.0
2	王立春	北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室	9	479	2.0	9.0
3	王文通	北京工业大学城市交通学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室	2	472	1.0	2.0