神经网络最新发展综述

神经网络最新发展综述

深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是近十年来以快速发展

著称的人工智能领域的重要技术，它模仿了人脑神经元之间的信息传播机制，通过模拟人脑的活动实现智能。深度神经网络在语音识别、自然语言

处理、图像处理、模式识别、机器人、认知计算等方面取得了重大成果，

得到越来越广泛的应用。

DNN的最新发展可分为三个方面：一是模型架构发展，包括Convolutional Neural Network（CNN）、Recurrent Neural Network （RNN）、Generative Adversarial Network（GAN）等。二是针对计算机

视觉和自然语言处理应用的模型改进，包括普通应用网络架构，如ResNet、Inception、DenseNet等模型架构；RNN模型的改进，如LSTM、GRU等模型架构；以及GAN模型架构的研究，如DCGAN、WGAN等。三是应

用DNN技术的新领域，涉及社交媒体安全、无人驾驶、医疗诊断、金融风

控等各个行业。

近几年来，深度神经网络技术发展迅速，应用越来越广泛，也见证了

它的发展势头。对于完善深度神经网络模型，需要解决许多关键科学问题，研究者持续对深度神经网络模型进行精细化研究、优化、细节调整，以应

对新的应用场景，从而更好地利用深度神经网络的能力。

未来，深度神经网络技术的发展将继续加速。