图像处理与分析的深度学习方法

简介：
本研究聚焦于深度学习技术在图像处理和分析中的应用，探讨算法优化、特征提取及识别分类等方面的新进展。 人工智能致力于将人类通常执行的智力任务自动化。机器学习使系统能够在无需显式编程的情况下从数据中自动改进。深度学习是机器学习的一个特定子领域，专注于通过连续层来获取越来越有意义的数据表示形式。虽然它最初在1950年代被调查，并于1980年代开始发展，但深度学习并不是真正的大脑模型，而是受到神经生物学研究的启发而构建的人工智能系统。 深度学习是人工神经网络的一种重塑版本，具有两层以上的“深入”结构。“深入”的含义并非指通过这种方法获得更深刻的理解，而是代表连续表示层次的想法。GPU（图形处理器）拥有数百个简单的内核和数千个并发硬件线程，可以最大化浮点运算的吞吐量。