深度学习属于人工智能领域,机器执行通常需要某种人类智能的任务。类似于大脑的基本结构,深度学习算法包括一种人工神经网络,其类似于生物脑结构。利用他们的感官模仿人类的学习过程,深入学习网络被送入(感官)数据,如文本,图像,视频或声音。这些网络在不同的任务中优于最先进的方法,因此,整个领域在过去几年中看到了指数增长。这种增长在过去几年中每年超过10,000多种出版物。例如,只有在医疗领域中的所有出版物中覆盖的搜索引擎只能在Q3 2020中覆盖所有出版物的子集,用于搜索术语“深度学习”,其中大约90%来自过去三年。因此,对深度学习领域的完全概述已经不可能在不久的将来获得,并且在不久的将来可能会难以获得难以获得子场的概要。但是,有几个关于深度学习的综述文章,这些文章专注于特定的科学领域或应用程序,例如计算机愿景的深度学习进步或在物体检测等特定任务中进行。随着这些调查作为基础,这一贡献的目的是提供对不同科学学科的深度学习的第一个高级,分类的元调查。根据底层数据来源(图像,语言,医疗,混合)选择了类别(计算机愿景,语言处理,医疗信息和其他工程)。此外,我们还审查了每个子类别的常见架构,方法,专业,利弊,评估,挑战和未来方向。
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