基于视觉信息编解码的深度学习类脑机制研究  

作　　者：杜长德 何晖光[2,3,4,5,6] 

机构地区：[1]华为公司 [2]中国科学院自动化研究所 [3]中国科学院大学人工智能学院脑认知与智能医学教研室 [4]中国科学院脑科学与智能技术卓越中心 [5]中国图象图形学会视觉大数据专委会及机器视觉专委会 [6]中国计算机学会计算机视觉专委会

出　　处：《张江科技评论》2019年第4期25-27,共3页Zhangjiang Technology Review

摘　　要：深度学习是机器学习研究的一个新的领域,通过深度神经网络学习大量样本的内在规律和层次表征,其在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域都取得了巨大的进步。最早的深度神经网络结构受到了生物神经系统的启发,深度神经网络的层次化结构借鉴了人脑中前馈视觉表征的层次化结构。多项功能性磁共振成像(fMRI)研究表明,深度神经网络在视觉信息处理方面与人类大脑的视觉处理过程具有相似的表现。然而,深度学习是否类脑?目前并没有统一的结论。在此,我们将从视觉信息编解码的角度来探讨深度学习的类脑机制。

关 键 词：深度神经网络 层次化结构 自然语言处理 视觉信息处理 计算机视觉 机器学习 视觉处理 深度学习 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]