稀疏认知学习、计算与识别的研究进展

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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3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。

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jsjxb201604014

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关键词：研究进展 wanfangdata periodic wanfang period 稀疏编码 结构化稀疏 层次化稀疏 视觉皮层 稀疏认知学习