随着各种传感器的发展,日常生活和社会活动可以传达不同的信号或图像/视频。因此,有大量大量的信号和图像能够快速、准确地进行分析,这就需要高水平的科学规划。许多机器学习(ML)算法开发了自动解释不同类型的信号和图像使用不同的特征提取方法和分类方案。从测量数据中提取适当的功能使用先进的科学编程算法是一项非常具有挑战性的任务。因此,先进科学的编程方法,如深度学习(DL)的编程广泛应用于信号和图像处理。

然而,信号和图像丰富和多元化,可能有不同的属性。因此,没有通用的算法和工具正确地处理它们。有针对性的礼仪和算法应该持续开发基于先进的信号和图像处理计算智能算法。先进的计算智能算法包括DL技术如卷积神经网络(CNN),长期短期记忆(LSTM) autoencoder深生成模型和深层的信念网络已经申请大数据高效。这种新颖的计算智能方法的应用在信号和图像处理准确、快捷的解释。

这个特殊的问题旨在整理原始研究和评论文章描述这一领域的进步。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 计算智能和深度学习信号和图像
• 先进的计算智能信号和图像演示
• 深层神经网络信号和图像处理
• 自然计算智能算法在信号和图像处理
• 深度学习与传统机器学习的比较分析和图像信号
• 评论各种计算智能体系结构和图像信号
• 计算智能在生物医学信号处理
• 为医学图像处理计算情报
• 为大数据计算情报
• 计算智能实时数据分析从经济、体育、健身等。