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让数学学习深度发生 预览
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作者 潇湘数学教育工作室 张向东 《湖南教育:下旬(C)》 2019年第1期25-27,共3页
“人是如何学习的?”这一直是学习科学研究的问题。瑞典哥德堡大学教育学院教授Marton Saljo在基于学生学习过程的研究中,首次提出并阐述了深度学习与浅层学习这两个相对概念。随后,John Biggs等多位学者对深度学习作了进一步的研究。... “人是如何学习的?”这一直是学习科学研究的问题。瑞典哥德堡大学教育学院教授Marton Saljo在基于学生学习过程的研究中,首次提出并阐述了深度学习与浅层学习这两个相对概念。随后,John Biggs等多位学者对深度学习作了进一步的研究。我国学者孙智昌认为,学习科学视阈下的深度学习是学习者遵循学习原理,在学校场域中对以重要概念为核心的知识进行理解性和创新性学习的有效学习过程。 展开更多
关键词 数学学习 学习科学研究 学习过程 深度学习 创新性学习 教育学院 浅层学习 学习原理
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基于值函数和策略梯度的深度强化学习综述 预览
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作者 刘建伟 高峰 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1406-1438,共33页
作为人工智能领域的热门研究问题,深度强化学习自提出以来,就受到人们越来越多的关注.目前,深度强化学习能够解决很多以前难以解决的问题,比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略,深度强化学习通过不断优... 作为人工智能领域的热门研究问题,深度强化学习自提出以来,就受到人们越来越多的关注.目前,深度强化学习能够解决很多以前难以解决的问题,比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略,深度强化学习通过不断优化控制策略,建立一个对视觉世界有更高层次理解的自治系统.其中,基于值函数和策略梯度的深度强化学习是核心的基础方法和研究重点.该文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结,包括用到的求解算法和网络结构.首先,本文概述了基于值函数的深度强化学习方法,包括开山鼻祖深度Q网络和基于深度Q网络的各种改进方法.然后介绍了策略梯度的概念和常见算法,并概述了深度确定性策略梯度、信赖域策略优化和异步优势行动者-评论家这三种基于策略梯度的深度强化学习方法及相应的一些改进方法.接着概述了深度强化学习前沿成果阿尔法狗和阿尔法元,并分析了后者和该文概述的两种深度强化学习方法的联系.最后对深度强化学习的未来研究方向进行了展望. 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 深度强化学习 值函数 策略梯度 机器学习
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深度强化学习研究进展 预览
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作者 高振洋 秦斌 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第2期157-159,173共4页
在高端人工智能领域中,感知力和决策能力都是衡量智能水平的重要指标。将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,使得智能体能够从高维的状态动作空间中感知信息,通过得到的信息对模型进行训练、做出决策,以能够通过端对端的学... 在高端人工智能领域中,感知力和决策能力都是衡量智能水平的重要指标。将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,使得智能体能够从高维的状态动作空间中感知信息,通过得到的信息对模型进行训练、做出决策,以能够通过端对端的学习方式来实现从原始输入到输出的直接控制。本文介绍了深度学习和强化学习基础知识;阐述了深度强化学习主流算法中的DQN及其变种和应用,分析了深度层次强化学习算法。最后对相关工作做了总结和展望。 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 深度强化学习 层次强化学习 人工智能
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基于多重门限机制的异步深度强化学习 预览
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作者 徐进 刘全 +2 位作者 章宗长 梁斌 周倩 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期636-653,共18页
近年来,深度强化学习已经成为人工智能领域一个新的研究热点.深度强化学习在如Atari 2600游戏等高维度大状态空间任务中取得了令人瞩目的成功,但仍存在训练时间太长等问题.虽然异步深度强化学习通过利用多线程技术大幅度减少了深度强化... 近年来,深度强化学习已经成为人工智能领域一个新的研究热点.深度强化学习在如Atari 2600游戏等高维度大状态空间任务中取得了令人瞩目的成功,但仍存在训练时间太长等问题.虽然异步深度强化学习通过利用多线程技术大幅度减少了深度强化学习模型所需的训练时间,但是,基于循环神经网络的异步深度强化学习算法依然需要大量训练时间,原因在于具有记忆能力的循环神经网络无法利用并行化计算加速模型训练过程.为了加速异步深度强化学习模型的训练过程,并且使得网络模型具有记忆能力,该文提出了一种基于多重门限机制的异步优势行动者-评论家算法.该模型主要有三个特点:一是通过使用多重门限机制使前馈神经网络具有记忆能力,使Agent能够通过记忆不同时间步的状态信息做出更优的决策;二是通过利用并行计算进一步加速Agent的训练过程,减少模型所需的训练时间;三是通过采用一种新的跳跃连接方式实现数据向更深的网络层传递,增强模型识别状态特征的能力,从而提升深度强化学习算法的稳定性和学习效果.该文通过Atari 2600游戏平台上的部分战略型游戏以及稀疏奖赏环境型游戏来评估新模型的性能.实验结果表明,与传统的异步深度强化学习算法相比,新模型能够以较少的时间代价来获得更优的学习效果. 展开更多
关键词 深度学习 强化学习 异步深度强化学习 循环神经网络 多重门限机制 跳跃连接
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基于深度学习的短时交通量预测研究综述 预览
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作者 代亮 梅洋 +2 位作者 钱超 孟芸 吕金明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期39-47,共9页
短时交通量预测是智能交通领域的研究热点,对交通控制与管理具有重要的意义。传统的交通量预测方法难以准确地描述交通量数据内部的本质特征,而深度学习通过其深层结构,能够学习到交通量数据内部复杂的多因素耦合结构,进而对交通量做出... 短时交通量预测是智能交通领域的研究热点,对交通控制与管理具有重要的意义。传统的交通量预测方法难以准确地描述交通量数据内部的本质特征,而深度学习通过其深层结构,能够学习到交通量数据内部复杂的多因素耦合结构,进而对交通量做出更精准的预测,这也使得深度学习成为当前短时交通量预测领域的研究热点。文中首先介绍了传统交通量预测方法和深度学习的研究现状;然后按照生成型和判别型深度结构对现有基于深度学习的短时交通量预测方法进行分类,并总结了深度学习在短时交通量预测研究领域的主要方法,对其性能进行了对比研究;最后对深度学习在短时交通量预测领域存在的问题和发展趋势进行了探讨。 展开更多
关键词 短时交通量预测 交通控制与管理 深度学习 生成型深度结构 判别型深度结构
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构建深度课堂助力思维成长 预览
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作者 孟庆敏 《教育实践与研究:小学版(A)》 2019年第3期23-27,共5页
好的课堂应该是具有深度的课堂,构建深度数学课堂需从两方面入手,一是学生要进行深度学习,参与深度思考、理解和体验;二是教师要注重深度教学,要能够直面学生思维,依托有效问题,发挥引导作用,从而实现学生思维的深度发展。
关键词 小学数学 深度课堂 深度学习 深度教学 发展思维
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基于深度卷积神经网络的道路场景深度估计
7
作者 袁建中 周武杰 +1 位作者 潘婷 顾鹏笠 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第8期171-179,共9页
提出了一种基于深度卷积神经网络的单目视觉深度估计方法,该方法采用端到端学习框架来构建模型。采用残差网络(ResNet)作为神经网络模型框架的编码部分来提取深度信息特征。采用密集连接卷积网络(DenseNet)对编码后的信息进行译码。通过... 提出了一种基于深度卷积神经网络的单目视觉深度估计方法,该方法采用端到端学习框架来构建模型。采用残差网络(ResNet)作为神经网络模型框架的编码部分来提取深度信息特征。采用密集连接卷积网络(DenseNet)对编码后的信息进行译码。通过Skip-Connections实现编码和解码的信息流的集成,避免了层间信息传输的丢失。实验结果表明,与其他单目视觉深度估计方法相比,使用深度卷积神经网络可以更有效准确地估计视觉深度。 展开更多
关键词 机器视觉 深度卷积神经网路 深度估计 单目图像 深度学习
关于深度学习的综述与讨论 预览
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作者 胡越 罗东阳 +2 位作者 花奎 路海明 张学工 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期1-19,共19页
机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的人工智能领域最核心的技术之一。近年来,多种深度神经网络在大量机器学习问题上取得了令人瞩目的成果,形... 机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的人工智能领域最核心的技术之一。近年来,多种深度神经网络在大量机器学习问题上取得了令人瞩目的成果,形成了机器学习领域最亮眼的一个新分支--深度学习,也掀起了机器学习理论、方法和应用研究的一个新高潮。对深度学习代表性方法的核心原理和典型优化算法进行了综述,回顾与讨论了深度学习与以往机器学习方法之间的联系与区别,并对深度学习中一些需要进一步研究的问题进行了初步讨论。 展开更多
关键词 深度学习 机器学习 卷积神经网络 递归神经网络 多层感知器 自编码机 学习算法 机器学习理论
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小学语文课堂深度学习的表征 预览
9
作者 罗刚淮 《教学与管理》 北大核心 2019年第2期25-27,共3页
教育语境下谈深度学习,更多的属于一个狭义概念,就是相对于浅表学习而言的更深入或更宽广的学习。观察课堂上学生的学习表现,常常发现同样的学习内容,经历相同的学习过程,不同的学生同样的听、同样的说、同样的诵读、同样的小组讨论,学... 教育语境下谈深度学习,更多的属于一个狭义概念,就是相对于浅表学习而言的更深入或更宽广的学习。观察课堂上学生的学习表现,常常发现同样的学习内容,经历相同的学习过程,不同的学生同样的听、同样的说、同样的诵读、同样的小组讨论,学习效果却大相径庭。 展开更多
关键词 深度学习 语文课堂 表征 小学 学习表现 学习内容 学习过程 小组讨论
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合作学习环境下的深度教学路径选择
10
作者 唐小媚 《小学语文》 2019年第1期29-33,共5页
尽管目前合作学习方式作为一种提高学习质量,促进深度学习的行之有效的学习方式在我国教育改革中进行得如火如荼,但基于传统教育模式的根深蒂固,合作学习在实施的过程中仍存在一些误区与问题。这一系列的问题在一定程度上影响了合作学... 尽管目前合作学习方式作为一种提高学习质量,促进深度学习的行之有效的学习方式在我国教育改革中进行得如火如荼,但基于传统教育模式的根深蒂固,合作学习在实施的过程中仍存在一些误区与问题。这一系列的问题在一定程度上影响了合作学习在小学语文阅读教学实践中的具体应用,从而极大地影响到阅读教学的效果。 展开更多
关键词 合作学习方式 教学实践 学习环境 路径 传统教育模式 学习质量 教育改革 深度学习
学习科学视域下的技术转移人才教育研究
11
作者 朱雪忠 胡锴 《科学管理研究》 CSSCI 北大核心 2019年第1期78-81,共4页
科技成果转化对技术转移人才的迫切需求,推动国家人才培养战略聚焦于专业化教育。借助教育领域中人是如何学习的研究成果和学习环境设计原理,阐述技术转移课程设计应注重理论基础的原因,提出技术转移课程设计的基本框架,分析说明其具体... 科技成果转化对技术转移人才的迫切需求,推动国家人才培养战略聚焦于专业化教育。借助教育领域中人是如何学习的研究成果和学习环境设计原理,阐述技术转移课程设计应注重理论基础的原因,提出技术转移课程设计的基本框架,分析说明其具体内涵,并以欧美国家技术转移培训项目例示课程实践方法。研究结论对于技术转移人才培养的政策制定者、输出技术转移培训项目的职业教育服务组织具有借鉴意义。 展开更多
关键词 学习环境设计 深度学习 学习者中心 非正式学习
美国K12混合式学习的探究和启示 预览
12
作者 张宙 《外国中小学教育》 CSSCI 北大核心 2019年第5期75-80,74共7页
美国最早在基础教育阶段(K-12)实施大规模的混合式学习,已取得了大量的成功案例。本文分析了混合式学习的起源与定义,归纳了美国K-12混合式学习的常见模式,描述了各种模式的成功应用案例。美国的实践证明,混合式学习将个性化学习、掌握... 美国最早在基础教育阶段(K-12)实施大规模的混合式学习,已取得了大量的成功案例。本文分析了混合式学习的起源与定义,归纳了美国K-12混合式学习的常见模式,描述了各种模式的成功应用案例。美国的实践证明,混合式学习将个性化学习、掌握式学习和深度学习融入到了日常的教学中,是通往以学生为中心的学习体系的一条切实可行的途径,给我国基础教育改革带来了有益的启示。 展开更多
关键词 混合式学习 个性化学习 掌握式学习 深度学习
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基于问题链的数学深度学习活动设计 预览
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作者 蒋安娜 唐恒钧 《中学数学(初中版)下半月》 2019年第1期14-17,共4页
知识经济时代背景下,学习者的终身学习能力、自主学习能力和知识创新能力都要以深度学习为基础,深度学习也成为培养学生核心素养的重要途径.在我国,指向具体学科的深度学习研究逐渐引起人们的关注,但还处于起步阶段.其中,指向数学学科... 知识经济时代背景下,学习者的终身学习能力、自主学习能力和知识创新能力都要以深度学习为基础,深度学习也成为培养学生核心素养的重要途径.在我国,指向具体学科的深度学习研究逐渐引起人们的关注,但还处于起步阶段.其中,指向数学学科的深度学习研究正成为中学数学教育中最热门的话题之一.深度学习能促进数学高阶思维发展,与问题链教学使思维“浅入深出”理念相契合.在数学深度学习特征的指导下,以问题链教学为载体设计学习活动,以期实现深度学习目标. 展开更多
关键词 中学数学教育 学习活动 载体设计 深度学习 终身学习能力 自主学习能力 知识经济
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在深度学习中践行“全人”教育 预览
14
作者 韩宝江 《新课程研究:上旬》 2019年第1期36-38,共3页
当下语境中“深度学习”的概念源于人工神经网络的研究,是机器学习中的神经网络算法的深化,是现在很火的人工智能的核心,如Deep Learning。教育研究视域的“深度学习”概念,可能要追溯到1976年Ference Marton和Roger Saljo对学生学习过... 当下语境中“深度学习”的概念源于人工神经网络的研究,是机器学习中的神经网络算法的深化,是现在很火的人工智能的核心,如Deep Learning。教育研究视域的“深度学习”概念,可能要追溯到1976年Ference Marton和Roger Saljo对学生学习过程的实验研究发表的《学习的本质区别:结果和过程》一文,该文最早提出了深度学习(Deep Learning)和浅层学习(Surface Learning)的概念。 展开更多
关键词 深度学习 教育研究 人工神经网络 神经网络算法 学习的本质 机器学习 人工智能 学习过程
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人工智能技术在云计算数据中心能量管理中的应用与展望
15
作者 闫龙川 白东霞 +2 位作者 刘万涛 刘殷 李莉敏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期31-42,共12页
云计算数据中心是重要的电力用户,其消耗电量随着互联网发展和国家数字化建设快速增加,对数据中心进行能量管理和优化是绿色经济必然要求。该文主要探讨人工智能技术在云计算数据中心能量管理和优化中的应用,介绍了深度学习、深度强化... 云计算数据中心是重要的电力用户,其消耗电量随着互联网发展和国家数字化建设快速增加,对数据中心进行能量管理和优化是绿色经济必然要求。该文主要探讨人工智能技术在云计算数据中心能量管理和优化中的应用,介绍了深度学习、深度强化学习和知识图谱等新一代人工智能研究热点,提出了一个跨层的数据中心能耗感知和精确能量管理框架,梳理比较了机房、设备、云计算平台、业务系统和数据中心5个层面的能量管理和优化技术,总结分析了当前存在的不足和挑战,展望了未来新一代人工智能技术在云计算数据中心研究和应用趋势。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 深度强化学习 云计算 数据中心 能量管理
基于级联多任务深度学习的卡口识别引擎研究 预览
16
作者 何霞 汤一平 +2 位作者 袁公萍 陈朋 王丽冉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期303-308,共6页
针对在将卡口非结构化视频图像数据转化为智能结构化信息的过程中存在环境的复杂性、需求的多样性、任务的关联性和识别的实时性等问题,提出了一种级联多任务深度学习网络的卡口识别引擎方法,其通过充分利用分割、检测、识别等任务之间... 针对在将卡口非结构化视频图像数据转化为智能结构化信息的过程中存在环境的复杂性、需求的多样性、任务的关联性和识别的实时性等问题,提出了一种级联多任务深度学习网络的卡口识别引擎方法,其通过充分利用分割、检测、识别等任务之间的相互联系实现了高精度的、高效的、同步实时的卡口车辆多种基本信息的识别(车型、品牌、车系、车身颜色以及车牌等识别任务)。首先,利用深度卷积神经网络自动完成车型的深度特征学习,在特征图上进行逻辑回归,从卡口道路复杂背景中提取出感兴趣区域(包括多车辆对象);然后,利用多任务深度学习网络对提取出来的车辆对象实现多层次的多任务识别。实验结果表明,提出的方法在识别精度和效率上都明显优于传统计算机视觉方法和现有的基于深度学习的识别引擎技术,该方法对车型、品牌、车系及车牌的识别与检测精度均达到98%以上,检测效率提升了1.6倍。 展开更多
关键词 卡口识别引擎 深度学习 级联网络 多任务深度学习 卷积神经网络
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基于深度森林的交通标志识别方法研究 预览
17
作者 李志军 崔利娟 《工业控制计算机》 2019年第5期114-115,120共3页
针对模板匹配法识别率低、泛化能力弱,卷积神经网络法模型复杂等问题,提出一种基于深度森林的交通标志识别方法。该方法首先采用感兴趣区域提取、尺寸归一化等图像处理方法对交通标志数据集进行预处理;然后利用多粒度滑动窗口的方式把... 针对模板匹配法识别率低、泛化能力弱,卷积神经网络法模型复杂等问题,提出一种基于深度森林的交通标志识别方法。该方法首先采用感兴趣区域提取、尺寸归一化等图像处理方法对交通标志数据集进行预处理;然后利用多粒度滑动窗口的方式把交通标志数据切分为多实例特征向量;最后采用深度级联森林对转换后的特征进行逐层表征学习。实验结果表明,提出的方法在测试集上达到了93%的准确率,相比于随机森林法和模板匹配法,在交通标志测试集的识别率及系统泛化能力上都得到了较好的提升。 展开更多
关键词 交通标志识别 深度森林 随机森林 机器学习 图像处理 深度学习
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基于深度卷积网络的阿尔茨海默病诊断模型研究 预览
18
作者 张柏雯 林岚 +1 位作者 孙珅 吴水才 《医疗卫生装备》 CAS 2019年第1期5-9,共5页
目的:提出一种基于脑MRI与深度学习和迁移学习准确区分阿尔茨海默病(Alzheimer'sdisease,AD)与正常老化(normalcontrol,NC)的方法。方法:选取阿尔茨海默病神经影像学组织(Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)数据库中... 目的:提出一种基于脑MRI与深度学习和迁移学习准确区分阿尔茨海默病(Alzheimer'sdisease,AD)与正常老化(normalcontrol,NC)的方法。方法:选取阿尔茨海默病神经影像学组织(Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)数据库中194例NC与105例AD受试者的脑结构磁共振成像(structuralMRI,sMRI),生成全脑灰质图。基于经典网络AlexNet采用特征迁移学习的方法对AD与NC分别进行特征提取,再结合主成分分析法与序列前向搜索的方法对特征降维与选择,最后运用支持向量机对所选特征进行分类,统计高斯平滑核半高宽(full width at half maximum,FWHM)分别为0、8mm时在卷积层conv3、conv4、conv5的分类准确率、灵敏度和特异性。结果:在AlexNet第四卷积层(conv4)分类准确率达到最优,在高斯平滑核FWHM为0mm时,conv4分类准确率为95.14%,灵敏度和特异性分别为96.43%和94.83%。结论:通过该研究提出的分类方法建立的特征迁移学习模型在AD与NC分类中取得较为理想的分类结果,说明该方法是一种可行的分类方法。 展开更多
关键词 深度卷积网络 阿尔茨海默病 结构磁共振成像 深度学习 特征迁移学习 正常老化 AlexNet
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深度堆栈自编码网络在船舶重量估算中的应用 预览
19
作者 陈健 唐俊遥 +1 位作者 朱生光 周兆钊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期315-320,共6页
传统的船舶重量估算方法多数存在误差大、成本高等问题。为此,提出一种基于深度学习的船舶重量估算算法。利用多层神经网络逐层无监督学习训练初始化参数,通过反向梯度下降的方式微调参数。运用深度堆栈自编码网络挖掘深层次的数据特征... 传统的船舶重量估算方法多数存在误差大、成本高等问题。为此,提出一种基于深度学习的船舶重量估算算法。利用多层神经网络逐层无监督学习训练初始化参数,通过反向梯度下降的方式微调参数。运用深度堆栈自编码网络挖掘深层次的数据特征,并在ShipWE自建数据库上进行分析。实验结果表明,与传统吃水估算方法相比,该算法具有更强的稳定性和更高的准确性,与BP神经网络算法和径向基函数神经网络算法相比,该算法的精度更高,能有效解决船舶估算可信度低的问题。: 展开更多
关键词 气囊船舶下水 深度学习 反向梯度下降 深度堆栈自编码 逐层无监督学习 参数微调
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深度学习视域下的生物教学设计——以“现代生物进化理论的由来”为例 预览
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作者 盛京京 周先叶 《中学生物学》 2019年第1期5-7,共3页
尝试构建了深度学习视域下的一般教学流程,并以'现代生物进化理论的由来'一节内容为例展开论述,是将深度学习理念运用于高中生物课堂的探索和尝试。
关键词 深度学习 高中生物 深度学习教学流程
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