深度学习算法应用于岩石图像处理的可行性研究

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摘要：近年来,机器学习领域中的“深度学习”开始受到国内外学者的广泛关注。借助深度学习,具有多处理层结构的计算机模型可通过多层抽象来学习数据表征。这些方法推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其它领域的技术发展。深度学习被应用到计算机视觉、语音识别、自然语言处理、在线广告等领域,并取得了良好效果。将计算机技术与地质勘探相结合,在岩石处理方面已取得了不少成果,不断有新的或者改进方法用于提高处理效率和改善效果,以更好地投入到实际生产中去。针对目前传统的岩石薄片图像处理方法,试图将深度学习中典型的两类算法模型：深度信念网络（Deep Belief Networks,DBNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNNs）引入到岩石图像的处理中,分析算法在操作中的可行性及优势。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90453A/201609/669965190.html

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关键词：可行性研究 图像处理 学习算法 深度学习 可行性 深度学习 深度信念网络 卷积神经网络 岩石图像处理