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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　近年來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像分析、語音識(shí)別、自然語言理解等難點(diǎn)問題中都取得了十分顯著的應(yīng)用成果。《正則化深度學(xué)習(xí)及其在機(jī)器人環(huán)境感知中的應(yīng)用》系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于機(jī)器人環(huán)境感知面臨的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，針對(duì)性地提出基于正則化深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人環(huán)境感知方法，并結(jié)合機(jī)器人作業(yè)場(chǎng)景分類、多任務(wù)協(xié)同環(huán)境感知、機(jī)器人導(dǎo)航避障環(huán)境深度恢復(fù)、感知目標(biāo)三維重建等應(yīng)用案例對(duì)正則化深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用進(jìn)行介紹?！墩齽t化深度學(xué)習(xí)及其在機(jī)器人環(huán)境感知中的應(yīng)用》緊緊圍繞面向機(jī)器人環(huán)境感知的深度學(xué)習(xí)問題，深入分析相關(guān)概念，建立相關(guān)模型，并設(shè)計(jì)相關(guān)方法，為正則化深度學(xué)習(xí)機(jī)器人環(huán)境感知應(yīng)用提出了較為系統(tǒng)的解決方案。