【摘 要】
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稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别、计算智能以及大数据等领域的研究产生变革
【机 构】
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西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室、国际智能感知与计算联合研究中心,西安电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2013CB329402);高等学校学科创新引智计划(B07048);国家自然科学基金重大研究计划(91438201,91438103);教育部“长江学者和创新团队发展计划”(IRT1170)资助
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稀疏认知学习、计算与识别是近年来受到国际学术界广泛关注的学术前沿领域,这一新的学习、计算与识别范式将对机器学习、模式识别、计算智能以及大数据等领域的研究产生变革性的影响.为能更好地把握其发展规律,本文以生物视觉稀疏认知机理的研究进展为依据,通过对生物视觉稀疏认知机理的学习及建模,详细地评述了稀疏编码模型、结构化稀疏模型和层次化稀疏模型的研究进展,并阐释这3种模型之间的区别与联系;以及概述稀疏认知计算模型目标识别应用的研究状况,并举例给出了稀疏认知计算模型的具体成果;最后总结了这一新范式存在的一些问题及可进一步研究的方向,以期引起更多的研究同行对这一具有交叉性和发展性方向的关注.
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