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上传时间: 2021-01-19
详细说明：近年来，深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术，而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据，且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求，而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈，成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发，介绍了其发展现状。其次，具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法（即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机）以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次，对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后，探讨了深度学习方法在图像分类领域的不足及未来可能的研究方向。
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