Frontiers of Deep Learning: From Novel Application to Real-World Deployment

深度学习持续地改变着许多领域，从自然语言处理和图像处理到数据分析和推荐系统。本报告研究了两篇代表深度学习最新进展的研究论文，分别从两个大不相同的方面进行了探讨：第一篇论文应用了通常用于语言模型的Transformer网络，以有效降低斑点噪声，提高合成孔径雷达图像的质量；第二篇论文提出了一种存储计算设计解决方案，以实现深度学习推荐系统的高性能和低成本。除了总结每篇论文的动机、关键思想和技术以及评估结果外，本报告还提出了关于可能的未来研究方向的思考和讨论。通过对这两篇代表性论文及相关参考文献的深入研究，这位博士候选人对深度学习模型的深远影响和高效实现有了更好的理解。

使用Transformer网络来降噪合成孔径雷达图像

将Transformer网络应用于合成孔径雷达图像降噪，通过引入自注意力机制来有效减少斑点噪声

实验结果表明，该方法在降噪效果和图像细节保留方面优于其他方法。使用了公开数据集并开源了代码。未来可以继续研究如何将该方法应用于其他图像降噪任务。

最近的相关研究包括：'SAR图像降噪的自适应极小全变分模型'，'基于深度学习的SAR图像去斑点方法'等。