基于深度學(xué)習(xí)的情感計算模型算法研究

孫珠婷

摘要：隨著人工智能逐漸融入各領(lǐng)域，為了提高機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率，從而為人類提供更加高效且個性化服務(wù)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研究已經(jīng)迫在眉睫，而情感計算則能夠通過計算機(jī)視覺角度挖掘人類內(nèi)在隱藏的行為信息（例如文字、語音、圖像等）和生理學(xué)信息（例如心電圖和腦電圖等），獲取情感、表情、語義、心跳或感受等行為和生理學(xué)大數(shù)據(jù)，從而為人類提供更準(zhǔn)確有效的反饋和服務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs） 已被廣泛認(rèn)可應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)模型算法的研究和實踐當(dāng)中，尤其適用于視覺圖像識別。研究卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于挖掘人類情感大數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；情感計算；圖像識別；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）04-0040-03