深度学习及其最新应用综述

深度学习是人工智能的一个分支,它是一种计算模型,通过使用多个相互连接的单元(神经元)从原始输入数据中直接学习复杂的模式和表示。凭借这种学习能力,深度学习已经成为解决复杂问题的强大工具,是许多突破性技术和创新的核心驱动力。由于算法的复杂性和现实问题的动态性质,构建深度学习模型具有挑战性。已有若干研究综述了深度学习的概念和应用,但这些研究大多集中在深度学习模型类型和卷积神经网络架构上,对最新的深度学习模型及其在解决不同领域复杂问题中的应用覆盖有限。因此,受到这些局限性的启发,本研究旨在全面回顾计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析和普适计算领域的最新深度学习模型。我们强调了这些模型的关键特征及其在各领域解决问题中的有效性。此外,本研究介绍了深度学习的基本原理、各种深度学习模型类型和重要的卷积神经网络架构。最后,讨论了深度学习研究中的挑战和未来方向,为未来研究人员提供更广阔的视角。

关键词:深度学习,卷积神经网络,计算机视觉,自然语言处理,时间序列分析,普适计算,模板,简单 深度学习已经在多个行业和研究领域的应用中带来了革命性变化。深度学习应用于医疗保健、智能制造、机器人技术、网络安全等领域,解决了疾病诊断、异常检测、物体检测和恶意软件攻击检测等复杂问题。深度学习是机器学习的一个子集,利用人工神经网络从数据中学习。人工神经网络是一种模仿人类大脑工作原理的计算模型,由接收输入数据的输入层、学习数据表示的多个处理层和生成模型输出的输出层组成。

在深度学习重新引入研究趋势之前,模式识别任务涉及将原始输入数据(如图像的像素值)转换为表示数据内部表示的特征向量。机器学习模型可以使用特征向量来检测或分类数据中的模式。这一过程需要特征工程和大量的领域知识来设计合适的特征表示。通过深度学习,这一繁琐的过程可以自动执行,在每个处理层(称为隐藏层)中,输入数据的内部表示以分层方式被学习或提取。第一层学习基本的原始特征,如边缘、点、线等。第二层通过识别边缘、点和线的组合来学习模式或图案,后续层结合这些图案生成对应于输入数据的更复杂特征。这种特征学习过程在一系列隐藏层中进行,直到最终生成预测结果。

近年来,已有多项研究讨论了深度学习的概念和应用,如表1所示。这些研究讨论或关注了深度学习的几个方面,如深度学习模型的类型、学习方法和策略、卷积神经网络(CNN)架构、深度学习应用和挑战。在[51]中,作者提供了深度学习的基础知识,并强调了不同类型的深度学习模型,如卷积神经网络、自编码器和生成对抗网络。然后,讨论了深度学习在各个领域的应用,并提出了一些与深度学习应用相关的挑战。另一项综述[243]提供了对监督学习、无监督学习和强化学习方法的全面分析,并比较了在线学习、联邦学习和迁移学习等不同的学习策略。最后,讨论了深度学习的当前挑战和未来方向。 在[11]中,作者对用于计算机视觉任务的流行CNN架构进行了全面回顾,强调了其关键特征和优点。然后,讨论了深度学习在医学成像中的应用及其挑战。类似的综述见于[7],其中重点介绍了不同的监督和无监督深度学习模型,并比较和讨论了流行的CNN架构。在另一项综述[194]中,作者专注于深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音及音频处理中的应用。还讨论了不同类型的深度学习模型。在[212]中,作者专注于不同类型的深度学习模型,并总结了深度学习在各个领域的应用。

尽管现有的深度学习综述提供了宝贵的见解,但深度学习应用的不断增加和当前研究中的局限性促使我们深入探索这一主题。总体而言,据我们所知,没有综述文章专注于最新应用中的新兴趋势和深度学习相关的当前挑战。此外,这些综述没有讨论问题及深度学习通过突出模型中的关键特征和组件来解决这些问题的方式。而且,大多数综述忽略或仅提供了对深度学习基础的最低限度的覆盖,这对于理解最新模型至关重要。本文的主要目的是展示深度学习的最重要方面,使其对广泛的受众可访问,并促进研究人员和从业者推进和利用其能力来解决各个领域的复杂问题。具体而言,我们介绍了深度学习的基础知识和各种类型的深度学习模型,包括流行的深度学习架构。然后,我们讨论了深度学习在最新应用中的进展,强调了模型的关键特征及其解决问题的方法。最后,我们讨论了深度学习面临的挑战和未来的研究方向。

本文的其余部分组织如下:第2节描述了深度学习的基础知识,包括层和注意机制、激活函数、模型优化和损失函数以及正则化方法。第3节介绍了深度学习模型的类型,包括CNN架构。第4节讨论了深度学习的最新应用。第5节讨论了深度学习领域的挑战和未来方向。第6节是结论。

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