深度学习研究及军事应用综述

• 作者: 王晓丹 向前 李睿 来杰
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 循环神经网络 自编码器 生成对抗网络 目标识别 态势感知 指挥决策
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 军事科技前沿|Frontiers of Military Science and Technology
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2022.01.001

摘要

深度学习作为当前人工智能领域的研究热点之一,已经受到广泛关注.借助于强大的特征表示和学习能力,深度学习日益成为军事领域智能化发展的技术基础.首先结合深度学习的最新发展,指出深度学习的快速发展得益于理论的突破、计算机运算能力的显著提高和开源软件的广泛流行,着重梳理了目前主要的深度学习硬件平台和编程框架,并总结了各自的特点和研究进展;然后对深度学习在目标识别、态势感知、指挥决策等典型军事领域的应用和存在的不足进行了总结;最后,分析了深度学习军事应用面临的挑战,包括数据获取困难、处理不确定不完备信息和多域信息能力不足、精确度和实时性较低、可解释和可理解性不强等,并针对这些问题展望了未来可能的发展方向和趋势.