稀疏认知学习、计算与识别的研究进展

• 作者: 刘芳 杨淑媛 焦李成 谢雯 赵进
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏编码 结构化稀疏 层次化稀疏 视觉皮层 稀疏认知学习 计算与识别 认知计算 机器学习 人工智能
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 认知计算
• 页码范围: 835-852
• 页数: 18页
• 分类号: TP18
• 字数: 16268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2016.00835

摘要

稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域，这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别、计算智能以及大数据等领域的研究产生变革性的影响。为能更好地把握其发展规律，本文以生物视觉稀疏认知机理的研究进展为依据，通过对生物视觉稀疏认知机理的学习及建模，详细地评述了稀疏编码模型、结构化稀疏模型和层次化稀疏模型的研究进展，并阐释这3种模型之间的区别与联系；以及概述稀疏认知计算模型目标识别应用的研究状况，并举例给出了稀疏认知计算模型的具体成果；最后总结了这一新范式存在的一些问题及可进一步研究的方向，以期引起更多的研究同行对这一具有交叉性和发展性方向的关注。