Feature Extraction By Using Deep Learning: A Survey

计算机科学 特征提取 深度学习 人工智能 卷积神经网络 领域(数学) 特征(语言学) 机器学习 特征学习 人工神经网络 模式识别(心理学) 数学 语言学 哲学 纯数学
作者
Suresh Dara,Priyanka Tumma
出处
期刊:2018 Second International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA) 卷期号:: 1795-1801 被引量:159
标识
DOI:10.1109/iceca.2018.8474912
摘要

Deep learning is presently an effective research area in machine learning technique and pattern classification association. This has achieved big success in the areas of application namely computer vision, speech recognition, and NLP. This paper gives the impact of feature extraction that used in a deep learning technique such as Convolutional Neural Network (CNN). The purpose of this paper presents an emerged survey of actual literatures on feature extraction methods since past five years. As the raising of application demand increases, a large study and analysis in the feature extraction field became very efficient. In this paper, we presented a detailed study on deep learning, and a described some of existing methodology of feature extraction.
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