深度學習在水下目標被動識別中的應用進展
徐及; 黃兆瓊; 李琛; 顏永紅 中國科學院聲學研究所; 北京100190; 中國科學院大學; 北京100049; 中國科學院新疆理化技術(shù)研究所; 烏魯木齊830011
關鍵詞：深度學習 目標識別 被動聲納信號處理
摘要：近年來,隨著深度學習方法在理論上取得一系列突破性進展,其展現(xiàn)出相對于傳統(tǒng)機器學習方法的明顯優(yōu)勢。在實際應用方面,深度學習借助其出色的特征學習能力,首先在語音和圖像領域取得巨大成功,并迅速引起其他領域研究者們的重點關注。本文對現(xiàn)階段深度學習在水下目標被動識別領域中的國內(nèi)外研究進展和應用情況進行梳理總結(jié),包括水下目標被動識別中常用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)、深度學習對特征提取環(huán)節(jié)產(chǎn)生的影響以及數(shù)據(jù)匱乏條件下的建模方法。針對實際應用場景所面臨的挑戰(zhàn),本文對未來一些可能的研究方向進行了展望,供廣大研究人員參考借鑒。
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