以下是一篇计算机相关的中文刊物的翻译：标题：深度学习在图象辨识中的应用摘要：深度学习是一种基于神经网路的机器学习技术，具有强悍的特点提取和分类能力，早已在图象辨识等领域取得了巨大的成功。本文介绍了深度学习在图象辨识中的应用，包括前馈神经网路、循环神经网路等常见的模型及其应用场景。同时，我们还讨论了深度学习在图象辨识中的一些挑战和未来的发展方向。正文：深度学习是一种基于神经网路的机器学习技术，它可以通过多层次的非线性变换来提取数据的中级特点，并进行分类、识别等任务。在图象辨识领域，深度学习已然成为了一种主流的技术，可以实现高效、准确的图象辨识。前馈神经网路是深度学习在图象辨识中最常用的模型之一。它可以通过频域层、池化层等操作来提取图象的特点，并通过全联接层进行分类。前馈神经网路在图象辨识、目标监测等领域取得了挺好的疗效，如AlexNet、VGG等模型在ImageNet图象辨识大赛中取得了挺好的成绩。循环神经网路是一种可以处理序列数据的神经网路模型，它可以通过记忆单元来记忆历史信息，并在当前状态下进行预测和分类。在图象辨识中，循环神经网路可以用于处理图象序列、视频等数据，如LSTM、GRU等模型在视频辨识、行为辨识等领域取得了挺好的疗效。不仅前馈神经网路和循环神经网路，深度学习还有好多其他的模型和技术可以用于图象辨识，如方差网路、注意力机制等。同时，深度学习在图象辨识中还存在一些挑战，如数据量不足、过拟合等问题，这种问题须要进一步研究和解决。反正，深度学习在图象辨识中有着广泛的应用前景，未来还有好多研究和发展的空间。
