深度学习相关研究综述

• 作者: 张军阳 扈啸 王慧丽 郭阳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 深度学习 神经网络 算法模型 软件工具 硬件加速
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 综述评论
• 页码范围: 1921-1928,1936
• 页数: 9页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.07.001

摘要

为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展,把握深度学习技术当前的研究热点和方向,针对深度学习技术的相关研究内容进行综述.首先介绍了深度学习技术的应用背景、应用领域,指出研究深度学习技术的重要性,以及当前重要的几种神经网络模型及两种常用大规模模型训练并行方案,其目的在于从本质上理解深度学习的模型架构及其优化技巧.对比分析了当下主流的深度学习软件工具和相关的工业界研究平台,旨在为神经网络模型的实际使用提供借鉴;详细介绍了当下几种主流的深度学习硬件加速技术和最新研究现状,并对未来研究方向进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	扈啸	国防科技大学计算机学院	12	159	4.0	12.0
2	郭阳	国防科技大学计算机学院	50	449	9.0	20.0
3	张军阳	国防科技大学计算机学院	3	116	2.0	3.0
4	王慧丽	国防科技大学计算机学院	3	112	1.0	3.0