稀疏认知学习、计算与识别地研究进展.PDFVIP

第38 卷 计 算 机 学 报 Vol.38 2015 论文在线出版号 No.10 CHINESE JOURNAL OF COMPUTERS Online Publishing No.10 稀疏认知学习、计算与识别的研究进展 1) 1) 1) 1) 2) 1) 焦李成 赵 进 杨淑媛 刘 芳 谢 雯 1) （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，陕西西安 710071） 2)(西安电子科技大学计算机学院,陕西西安，710071) 摘 要 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,并阐释这三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. 关键词 稀疏编码, 结构化稀疏, 层次化稀疏, 视觉皮层, 稀疏认知学习、计算与识别 中图法分类号 TP18 论文引用格式 焦李成，赵 进，杨淑媛，刘 芳，谢 雯，稀疏认知学习、计算与识别的研究进展，计算机学报，2015 ，Vol.38 ：在线出版 号No. 10 JIAO Li Cheng ，ZHAO Jin ，YANG Shu Yuan ，LIU Fang ，XIE Wen ，Research Advances on Sparse Cognitive Learning, Computing and Recognition ，Chinese Journal of Computers,2015, Vol.38 : Online Publishing No.10 Research Advances on Sparse Cognitive Learning, Computing and Recognition JIAO Li Cheng1) ZHAO Jin1) YANG Shu Yuan 1) LIU Fang1) 2) XIE Wen1) 1) (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education, International Research Center for Intelligent Perception and Computation, Xidian University, Xi’an, Shaanxi Province 710071, China ) 2) (school of computer science , Xidian University ,Xi’an, 710071) Abstract Sparse Cognitive Learning, Computing and Recognition is a widespread concern front filed by international academic circles in recent years, This new paradigm will have be a revolu