基于自动编码器的混合深度网络学习模型：原理、构建与应用

一、引言

1.1研究背景与动机

1.1.1深度学习发展现状

深度学习作为人工智能领域的核心技术，近年来取得了令人瞩目的发展成果，并在众多领域得到了广泛应用。在计算机视觉领域，基于深度学习的图像识别、目标检测和图像生成等技术不断突破，如卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中取得了极高的准确率，能够精准识别各类图像中的物体，在安防监控、智能交通等场景中发挥着关键作用；循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）在自然语言处理领域表现出色，可实现机器翻译、文本生成、情感分析等任务，极大地推动了智能客服、