深度认知神经网络理论与方法研究

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 项目摘要:深度神经网络是当前人工智能领域的热点研究问题,以卷积前馈网络、时序递归网络等为代表的深度网络在感知层面取得了一系列成功,有效地实现了感觉信息到初级决策的非线性映射。然而人类在认识外部世界的过程中绝不只是简单的映射关系,它还包括注意、记忆、学习等若干认知活动。现有的深度神经网络并不能有效地建模这些认知过程,因此不能实现具有类人特性的智能系统。本项目拟从人类视觉认知机理出发,研究注意、记忆等关键认知过程的计算机制,建立相应的计算模型,并基于深度神经网络实现注意、记忆等认知功能,从而提出深度认知神经网络。在此基础上进一步研究深度认知神经网络的学习与推理算法,并将深度认知神经网络应用于图像和视频分析等具体问题。本项目借鉴人脑认知机理,以深度神经网络为载体,建立具有类人特性的深度认知神经网络,具有较强的理论性和科学意义。同时,将认知神经网络应用于视觉分析等问题,具有较强的实用性和现实意义。