卷积神经网络在高动态成像技术中的探讨

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据

中文摘要：大数据时代,机器学习领域的研究和探索愈发广阔,基于对海量数据进行表征学习的深度学习更是发展迅猛,它利用大模型模拟人脑建立连接进行分析,学习神经网络以模仿人脑的机制,获取各种信息,分析图像获得更准确、逼真的高动态视觉信息备受关注.所以在如今如火如荼的计算机视觉领域里,赋予机器以人类视觉功能对人工智能发展极其重要,采用深度学习的卷积神经网络模型去研究高动态成像技术具有较强的实际意义.

外文标题：DISCUSSION ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN HIGH DYNAMIC IMAGING TECHNOLOGY

作者：

王金娟

展开 >

作者单位：

湖南涉外经济学院,湖南长沙 410205

关键词：

深度学习卷积神经网络高动态成像

基金：

湖南省教育厅科研项目(2022)湖南省教育厅本科教学工程项目

项目编号：

22C0655湘教通20209号363

出版年：

2024

大数据时代

ISSN：

年,卷(期)：2024.(5)

参考文献量4