摘要：深度学习技术是机器学习技术的新发展.它结合机器学习中神经网络的特点,通过构建多隐层的网络结构,实现对人脑网络的模仿.结合生物仿生学的研究,模拟人脑进行模式识别,包括文字,图像及声音等的特征提取及分类.深度学习网络由于包含多层中间隐层,所以对输入数据能逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系.在图像识别领域,卷积神经网络表现优异.但传统的卷积神经网络的训练速度过慢.自动编码机可以实现图像的压缩和解释.为提高速度,结合卷积神经网络和自动编码机提出一种针对图像新的识别方式.将图像先经过自动编码机进行初步特征提取,再结合卷积神经网络对图像集进行识别.与已有的识别算法相比较,提高识别速度,保证识别率.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/xdjsj-xby201721005

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