深度学习方法研究新进展

• 作者: 刘帅师 程曦 郭文燕 陈奇
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 深度信念网络 深度玻尔兹曼机 堆叠自动编码器
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 567-577
• 页数: 11页
• 分类号: TP18
• 字数: 6745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201511028

摘要

本文依据模型结构对深度学习进行了归纳和总结，描述了不同模型的结构和特点。首先介绍了深度学习的概念及意义，然后介绍了4种典型模型：卷积神经网络、深度信念网络、深度玻尔兹曼机和堆叠自动编码器，并对近3年深度学习在语音处理、计算机视觉、自然语言处理以及医疗应用等方面的应用现状进行介绍，最后对现有深度学习模型进行了总结，并且讨论了未来所面临的挑战。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘帅师	长春工业大学电气与电子工程学院	9	62	4.0	7.0
2	郭文燕	长春工业大学电气与电子工程学院	2	40	2.0	2.0
3	程曦	长春工业大学电气与电子工程学院	3	42	2.0	3.0
4	陈奇	长春工业大学电气与电子工程学院	2	39	2.0	2.0