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正則化深度學習及其在機器人環境感知中的應用 
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深度學習技術在圖像分析、語音識別、自然語言理解等難點問題中都取得了十分顯著的應用成果。然而該技術在機器人感知領域的應用相對而言仍然不夠成熟，主要源於深度學習往往需要大量的訓練樣本來避免過擬合、提升泛化能力，從而降低其在測試樣本上的泛化誤差，而機器人環境感知中涉及的任務與環境具有多樣化特性，且嚴重依賴於機器人硬件平臺，因而難以針對機器人各感知任務提供大量標注樣本；其次，對於解不專享的病態問題，即使提供大量的訓練數據，深度學習方法也難以在測試數據上提供理想的估計，而機器人感知任務中所涉及的距離估計、模型重構等問題就是典型的病態問題，其輸入中沒有包含對應到專享輸出的足夠信息。針對上述問題，本書以提升深度學習泛化能力為目標、以嵌入先驗知識的正則化方法為手段、以機器人環境感知為應用背景展開研究，具體取得了以下四個方面的創新性研究成果：(1)提出約束隱層特征表示的圖正則自編碼器。(2)提出約束深度神經等
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