深度学习认知计算综述

• 作者: 安吉尧 李万里 李仁发 陈伟宏
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 深度学习 认知计算 张量数据表示 并行计算 大数据
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1886-1897
• 页数: 12页
• 字数: 12393字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160690

摘要

随着大数据和智能时代的到来,机器学习的研究重心已开始从感知领域转移到认知计算(Cognitive computing,CC)领域,如何提升对大规模数据的认知能力已成为智能科学与技术的一大研究热点,最近的深度学习有望开启大数据认知计算领域的研究新热潮.本文总结了近年来大数据环境下基于深度学习的认知计算研究进展,分别从深度学习数据表示、认知模型、深度学习并行计算及其应用等方面进行了前沿概况、比较和分析,对面向大数据的深度学习认知计算的挑战和发展趋势进行了总结、思考与展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李仁发	湖南大学信息科学与工程学院	468	4582	30.0	44.0
3	安吉尧	湖南大学信息科学与工程学院	16	173	7.0	13.0
5	陈伟宏	湖南大学信息科学与工程学院	10	93	5.0	9.0
13	李万里	湖南大学信息科学与工程学院	1	33	1.0	1.0