重点研究了深度学习的特征提取,以及深度学习中三个重要的网络模型,分别是可以实现无监督特征学习的深度信念网络 (Deep Belief Network,DBN),图像识别任务中被广泛使用的卷积神经(Convolutional Neural Network,CNN),以及可以实现序列数据学习的循环神 经网络(Recurrent Neural Network,RNN),对它们的网络结构和训练方法展开 深入的研究。