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學(xué)院碩士研究生在學(xué)術(shù)期刊《控制與決策》發(fā)表封面文章
近日，學(xué)院控制科學(xué)與工程專(zhuān)業(yè)2019級(jí)碩士研究生宋志妍作為第一作者在國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)期刊《控制與決策》上發(fā)表題為《循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述》的學(xué)術(shù)論文，并被選為2022年第37卷第11期的封面論文，指導(dǎo)教師為自動(dòng)化系劉建偉副教授。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks,RNNs)是傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，是序列識(shí)別和預(yù)測(cè)建模的標(biāo)準(zhǔn)工具，在自然語(yǔ)言處理，語(yǔ)音信號(hào)處理，計(jì)算機(jī)視覺(jué)，圖像計(jì)算機(jī)理解，都有廣泛的應(yīng)用。論文對(duì)基于RNNs的各類(lèi)擴(kuò)展模型進(jìn)行了綜述，從RNNs模型的應(yīng)用背景，RNNs模型的結(jié)構(gòu)以及RNNs模型各自的特點(diǎn)對(duì)RNNs進(jìn)行了全面的總結(jié)。對(duì)各個(gè)模型的特點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)和比較，并在最后對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行展望和總結(jié)。
《控制與決策》是由教育部主管、東北大學(xué)主辦的研究生教育中文重要期刊，中文核心期刊，被國(guó)內(nèi)外重要檢索系統(tǒng)收錄，2019年12月入選“中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃項(xiàng)目”。
