1、“.....参考文献杨雄深度学习在网络色情图像识别中的研究与应用佳木斯大学学报，周宇杰深度学习在图像识别领域的应用在图像识别领域的应用趋势随着图像识别需求的持续增加，深度学习技术的不断发展，而可以遇见未来，图像识别中的深度学习应用日益广泛，朝着智能化方向不断发展。基于深度学习的图像识别算法研究论文原稿。如初期的模型处理张图像需秒，准确率们对图像进行更多的局部区域划分，导致模型的层次大幅增加。通过对图像的多层特征进行深度学习......”。

2、“.....识别还原出来的图片真实感不断提升。例如，年夺得图像识别竞赛第名使用的网模型采用数据集可以无需做预处理即可应用，因而被作为识别技术研究首选数据库。用限制波尔兹曼机建立层深度信念网络可以对样本进行重新构建。第步，提取图像数据的多维特征，通过修正参数降图像数据之间的信息误差。第步，降低图像维度有信息量相等，但这里输入输出理论上相等，但在时间中往往更能会丢失，因此需要持续修正系统参数......”。

3、“.....以获取的层次特征表示。通过多层堆叠将上层输出设为下层输入，分级表达数据，通过调节参数减少误差，这是深度学习的基本思采用卷积神经网络自动学习图像特征，达到识别图像的目的。传统图像识别算法需预处理图像，有着非常大的不确定性，易受人为因素影响，准确性欠缺，而且需要进行复杂的参数调节。而卷积神经网络可直接输入维图像在初始图像中识别出视觉模式，无需太多的预处数据，通过调节参数减少误差，这是深度学习的基本思想......”。

4、“.....是个手写体数字库，样本由分辨率为的到数字样本组成。基于点，这里的深度即包含多个层次的隐含层，深度学习并非传统的关系而是端对端的关系。如含有层隐含层的深层网络，其各个隐含层可以用表示，其中输入为，输出为，系统分布式可用，表示，其中表示种输入形式，当输入为时，说明输入经过逐层变基于深度学习的图像识别算法研究论文原稿......”。

5、“.....是个手写体数字库，样本由分辨率为的到数字样本组成。基于深度学习的图像识别算法研究论文原稿。非传统的关系而是端对端的关系。如含有层隐含层的深层网络，其各个隐含层可以用表示，其中输入为，输出为，系统分布式可用，表示，其中表示种输入形式，当输入为时，说明输入经过逐层变换后，输入输出之间的信息没有丢失......”。

6、“.....数据集可以无需做预处理即可应用，因而被作为识别技术研究首选数据库。用限制波，受人为因素影响小。卷积神经网络时种端到端学习网络，识别准确率达。基于卷积神经网络的图像识别算法中计算梯度的值来自于输入样本的数目。基本思想作为仿真人脑的计算方式，深度学习的深度是其最大特点，这里的深度即包含多个层次的隐含层，深度学习并度学习的图像识别算法研究论文原稿。池化层卷积提取特征维度高......”。

7、“.....因此需要降低维度，为实现这个目的可以统计聚合图像各位置特征。如计算图像区域的特征的最大值均值，达到降低特征维度的目的，这样的处理方式成为聚合叫池化。算法分析文后，输入输出之间的信息没有丢失，表示每个隐含层的信息量相等，但这里输入输出理论上相等，但在时间中往往更能会丢失，因此需要持续修正系统参数，降输入输出之间的误差降到最低，以获取的层次特征表示。通过多层堆叠将上层输出设为下层输入......”。

8、“.....第步，提取图像数据的多维特征，通过修正参数降图像数据之间的信息误差。第步，降低图像维度有效压缩数据，节约图像储存空间。基本思想作为仿真人脑的计算方式，深度学习的深度是其最大基于深度学习的图像识别算法研究论文原稿提高圖像识别的难度，使得需要我们对图像进行更多的局部区域划分，导致模型的层次大幅增加。通过对图像的多层特征进行深度学习，深度学习网络学习到的特征全局性日益增强，识别还原出来的图片真实感不断提升。例如......”。

9、“.....输出个维向量，用于表示样本属于个类别的概率值，每个类别估算得出的概率值为。深度学习在图像识别领域的应用趋势随着图像识别需求的持续增加，深度学习技术的不断发展，而可以遇见，状与优势中国安防，李卫深度学习在图像识别中的研究及应用武汉理工大学，年，模型图像识别速度达，准确率达。年模型图像識别速度达，识别效率识别精度大幅提升。结语综上所述，文章首先针对深度学习的基本思想进行了简要论述......”。