深度学习驱动的可视化

作     者：刘灿 赖楚凡 蒋瑞珂 李彦达 杨昌和 林志贤 魏大同 袁晓如 Liu Can;Lai Chufan;Jiang Ruike;Li Yanda;Yang Changhe;Lin Zhixian;Wei Datong;Yuan Xiaoru

作者机构：北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871 

基　　金：国家自然科学基金(61872013) 国家数值风洞计划(NNW2018-ZT6B12) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2020年第32卷第10期

页      码：1537-1548页

摘      要：近年来,深度学习技术在充足的计算能力之下得到飞速的发展.在可视化与可视分析流程中,部分需要人为参与的环节和问题,已然能够借用数据驱动的方式来替代和解决.该综述基于经典的可视化与可视分析流程,即可视化的压缩、构建、交互、评估等各个方面,审视了其中能够借助深度学习技术的部分,并对相关研究进行了详细而系统的论述,探讨深度学习技术与可视化结合带来的技术红利,深刻分析深度学习驱动的可视化未来发展的前景.

主 题 词：机器学习 可视化 深度学习 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2020.18492

馆 藏 号：203986727...