「深度学习稀疏性」首篇大综述论文

21世纪迎来了大数据和数据经济的时代，承载着重要知识、洞察力和潜力的数据DNA已经成为所有基于数据的有机体的内在组成部分。对数据DNA及其生物体的适当理解依赖于数据科学的新领域及其基石——分析。尽管大

目标分割和目标跟踪是计算机视觉领域的基础研究领域。这两个主题很难处理一些常见的挑战,如遮挡、变形、运动模糊、缩放变化等。前者包含异构对象、交互对象、边缘模糊性和形状复杂性;后者在处理快速运动、不可见和

本文旨在全面梳理MATLAB图像处理领域中的图像增强技术。探讨了MATLAB中图像增强技术的实现及其在数字图像处理中的重要性。通过介绍各种增强技术的原理、优缺点以及实际应用案例，为读者提供了一个系统的

环境感知技术是无人驾驶车辆安全的保证。 当前,关于环境感知的研究和综述很多,旨在实现无人驾驶,同时确保人类生命的安全。 但是,该技术在新时代面临着新的挑战。 这篇综述文章试图系统地总结环境感知技术,并

动态神经网络是深度学习领域的一个新兴研究课题。与静态模型在推理阶段具有固定的计算图和参数相比,动态网络可以根据不同的输入调整其结构或参数,在精度、计算效率和适应性等方面具有显著优势。

小样本自然语言处理(NLP)是指NLP任务只具有少量标注的样例。这是人工智能系统必须学会处理的现实挑战。通常我们依赖于收集更多的辅助信息或开发一个更有效的学习算法。

本文综述了元学习在图像分类、自然语言处理和机器人技术等领域的应用。与深度学习不同，元学习使用较少的样本数据集，并考虑进一步改进模型泛化以获得更高的预测精度。

30页综述共计249篇参考文献本文全面调研了深度类别增量学习的最新进展并从三大方面进行总结以数据模型和算法为中心并对图像分类任务中的16种方法进行了统一评估.单位南京大学南洋理工大学深度模型如CNN和

深度学习研究综述，一定程度上帮助大家了解深度学习的发展过程和发展现状。

深度学习研究综述，对深度学习进行了综述性的说明，对于想了解深度学习的同学，可以看看