人工智能深度学习有哪些参考文献

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摘要：发表人工智能深度学习论文需要引用参考文献，在平时的工作和学习当中需要坚持不懈的阅读文献，并且积累有用的文献资料或者专注。这对于很多科研工作者来说是需要长期坚持的，只有大量的阅读文献才能达到从量变到质变的过程，通过长期以来的积累和知识的整合

　　发表人工智能深度学习论文需要引用参考文献，在平时的工作和学习当中需要坚持不懈的阅读文献，并且积累有用的文献资料或者专注。这对于很多科研工作者来说是需要长期坚持的，只有大量的阅读文献才能达到从量变到质变的过程，通过长期以来的积累和知识的整合才能更加完善自己的知识框架，在撰写论文的时候可以明确的知道可以引用哪些参考文献?那么关于人工智能深度学习有哪些参考文献呢?

　　雷达回波信号的深度学习目标检测识别方法研究

　　摘要：在雷达目标检测识别领域，干扰技术不断升级，针对复杂场景环境下的海面目标检测任务，提出一种基于深度学习的雷达回波信号的目标检测识别方法，以解决传统方法迁移适应力不足问题。通过剖析雷达导引头数据特性，对比雷达回波数据同可见光数据差异，并对海面舰船和干扰两类目标雷达回波数据进行试验分析，将原本适用于可见光数据域的深度神经网络目标检测识别模型迁移至雷达回波数据域中;并进行轻量化模型试验，以便后续嵌入式开发工作。最后，在相关雷达回波数据集上，开展了模型训练和算法验证，并取得了较优异的结果，验证了深度神经网络模型在雷达数据领域中的可行性和有效性。

　　基于深度学习的人工智能空气质量预报系统构建

　　摘要：针对现有空气质量预报系统存在预报精度低、人工经验辅助、适用范围单一等问题,利用深度学习方法在分析数据内在特征方面表现出的优异性能,结合多源数据融合技术,设计了基于深度学习的空气质量预报系统实现方案。通过对多源数据集的实时制作更新、分析空气质量演变的时空特性、定义和拟合深度学习模型并部署于服务器等关键技术的研究,最终实现了空气质量的多尺度、高精度实时预报服务和预报结果可视化服务。应用结果表明,基于深度学习的空气质量预报系统具有更高的预报精度和更优良的应用效果,可提高预报效率,为空气质量预报服务提供一种新型、高效的实现方式。

　　神经网络、深度学习与自然语言处理

　　摘要：介绍了自然语言处理中的神经语言模型,讨论了大脑神经网络、人工神经网络、"异或"问题、前馈神经网络、神经网络的历史分期及其进一步发展等;指出,在神经网络的研究中,感知机不能解决线性不可分的分类问题,通过增加隐藏层才能进行"异或"运算。通常情况下,在训练神经网络的同时,还要进行嵌入学习,对于机器翻译、情感分类、句法剖析这些自然语言处理的特殊任务,常常要加上很强的约束,并应当把基于语言规则的理性主义方法和基于大数据的经验主义方法结合起来。

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