本文通过分类讨论搜索空间、搜索策略与性能估计策略三种维度，为神经架构自动搜索方法的存在研究提供了一个概述。

Aug, 2018

本文综述了目前深度神经网络的应用及其在计算机视觉、语音识别、机器人等 AI 任务中的高精度表现，同时也阐述了深度神经网络大规模部署所面临的高算力成本和能效问题，并提出了硬件设计、算法优化等多种解决方案以提高能效和算力，最后对比了各种深度神经网络的设计指标并展示了很多发展资源。

Mar, 2017

本次调查聚焦于十项著名任务，介绍其问题形式、方法、现有数据集、评估措施，并与相应的最新方法进行比较。我们的工作超越早期的调查，既非任务特定的，也不仅针对一种类型的视觉内容，即图像或视频。此外，我们还提供了该研究领域的一些潜在未来方向，期望此次调查能激发革新性的思路和想法，以解决现有挑战并构建新的应用。

Jul, 2019

本篇调查研究基于深度学习的对话系统，综述了当前对话系统的研究成果，并分析了模型类型和系统类型两个角度。此篇研究是目前最全面和最新的，深入涵盖了流行的技术，为对话系统领域的新手和想要快速了解最新技术的专业人员提供了很好的启示。

May, 2021

使用端到端深度学习开发的演讲识别系统：不需要手工设计组件来模拟背景噪声、混响或者发言人差异，取而代之的是直接学习一个对这些影响具有鲁棒性的函数的方法，其关键是优化的 RNN 训练系统以及一组新的数据综合技术，该系统在 Switchboard Hub5'00 测试集上取得了 16.0% 的错误率，优于以前的成果，并且与广泛使用的最先进的商业演讲系统相比，Deep Speech 处理具有挑战性的嘈杂环境的能力更加出色。

Dec, 2014

深度学习与计算机视觉技术的集成应用效果的分析，通过构建分层神经网络实现了历史性的突破，能够进行端到端的特征学习和图像的语义理解，提出了深度神经网络模型在图像分类等任务中的卓越性能，同时指出了其在泛化和可解释性方面的局限性，并提出了未来改进的方向。深度学习与大量视觉数据的高效集成和发展趋势将继续推动计算机视觉领域的技术突破和应用扩展，构建真正智能的机器视觉系统。这种融合模式将为计算机视觉中前所未有的任务和功能提供强大的推动力，为相关学科和产业提供更强的发展动力。

Dec, 2023

过去十年来，深度学习模型在各种视觉感知任务中取得了显著进展，但其高计算资源需求限制了其在实际应用中的可行性。本综述通过四个关键领域的研究，即轻量级骨干模型的发展、面向特定计算机视觉任务的专用网络架构或算法、深度学习模型压缩技术以及在硬件平台上部署高效深度网络的策略，对计算效率高的深度学习进行了广泛分析，并讨论了该领域面临的关键挑战和未来研究方向。

Aug, 2023

本文全面调研了神经网络 TTS 在包括文本分析、声学模型、声码器等方面的研究进展，进一步总结了相关资源（数据集、开源实现），并提出了未来的研究方向。

Jun, 2021

这篇文章总结了基于深度学习的对话系统的最新进展和研究方向，讨论了如何通过深度学习在任务导向和非任务导向模型中学习有意义的特征表示和响应生成策略。

Nov, 2017

这篇论文总结了深度学习中最广泛研究的卷积神经网络在不同方面的改进方法和优化技术，并介绍了其在计算机视觉、语音和自然语言处理等领域的应用。

Dec, 2015