深度学习研究综述_尹宝才

资 源 简 介

深度学习研究综述_尹宝才

详 情 说 明

深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展。尹宝才的研究综述全面梳理了深度学习的发展历程、核心技术和应用场景，为研究者提供了系统的参考。

深度学习的基础是神经网络，通过多层次的节点连接模拟人脑的工作机制。从最初的感知机模型到如今的深度神经网络，计算能力的提升和大数据的涌现推动了这一领域的快速发展。卷积神经网络在图像识别中表现出色，循环神经网络则擅长处理序列数据，这些架构创新解决了传统机器学习难以应对的复杂模式识别问题。

深度学习的优势在于其强大的特征提取能力，能够自动从原始数据中学习层次化的表示。这种端到端的学习方式减少了对人工设计特征的依赖，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了突破性成果。

然而，深度学习也面临一些挑战，如模型可解释性不足、训练数据需求量大以及计算资源消耗高等问题。未来的研究方向可能包括轻量化模型设计、小样本学习以及与其他人工智能技术的融合。尹宝才的综述为理解深度学习的现状和未来趋势提供了有价值的视角。