深度论文发表学习是指基于样本数据，通过一定的训练方法得到包含多个层级的深度网络结构的机器学习过程。

一、图像识别和论文发表分类

       深度论文发表学习技术可以应用在建筑设计中图像识别和分类，其主要可以在建筑空间识别、建筑风格及其构件识别、城市肌理识别、建筑图纸识别和建筑实景识别等方面。在以往建筑设计收集论文发表资料的过程中，设计人员往往要耗费大量的精力去寻找和整理，虽然这对一些简单的建筑设计来说不成问题，但是在细节繁杂同时又具有仿古建筑类特征的茶文化建筑来说，这一环节将会是十分繁琐。而利用深度学习技术中的图像识别分类功能将会大大降低这些繁琐的环节，例如通过建筑构件识别能力，可以精确地判定出建筑的构建类型等；通过建筑图纸识别能力，可以将所有图纸进行识别分类，在后期提高检索和查找的速度。由此可见，深度学习技术下的工作效率，具有高效的特点。在以往的查找和检索的过程中，全部只能依靠人为作业，从而存在效率低、不精确等不足。在深度学习图像识别和分类技术下，这一过程都能够很高效地完成。

二、论文发表图像（图纸）生成

       深度学习技术在图像（图纸）生成上主要以生成各种平面图为主，例如建筑平面图、城市平面鸟瞰图及自然地形山川空间特征等。在建筑设计前期，图像（图纸）的表达是体现设计师方案最基础的表现方式之一，而传统的工程制图往往复杂又耗时。利用深度学习图像（图纸）生成技术，通过输入一些现存平面图或者是手绘草图，经过该技术学习之后，自动生成一些简单的平面，甚至还可以生成合理的空间规划和家具布置等。通过深度学习技术不断进行迭代优化，能够形成一系列成套的空间布局体系，并结合设计人员的干预，达到对图纸的最佳深化效果，提高制图效率。

三、辅助建筑论文发表设计

       深度论文发表学习技术在辅助建筑设计上主要表现在结合软件建模、分析和建筑方案论文发表表现等方面。据了解，茶馆类建筑因其建筑表现的个性化，在设计过程中所展示的表现手法较其它建筑来说更麻烦。在这时候引入深度学习技术，可以解决一些不必要的麻烦。例如，往往一个建筑方案在前期设计的时候，设计师一般会习惯用草图去绘制，但是草图缺少必要的渲染细节。深度学习技术可以通过输入透视手绘草图，最后输出对应的建筑实景渲染图，辅助建筑设计，更好的展示设计意象，从而更快地进入方案深化设计阶段，为辅助建筑设计提供良好的技术支持。