深度学习算法的哪些方面比较有趣

如题所述

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推荐答案 2017-09-22

根据2012-2017年被引用最多的深度学习论文来看，深度学习目前的研究方向如下

1、基础性的理解和概括

2、优化训练

3、卷积神经网络模型研究

4、图像：分割/目标检测

5、视频

6、自然语言处理

7、强化学习/机器人

8、语音/其他领域

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第1个回答 2017-09-22

这个看你个人觉得那些应用有兴趣了

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什么是深度学习?有什么优点和缺点?答：深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多...

深度学习借鉴了人脑视觉机理的哪些特点答：1、分层处理：人脑的视觉系统由多个分层结构组成，每一层负责处理不同抽象级别的信息。深度学习也采用类似的思想，通过建立多层神经网络，每一层逐渐提取更加抽象和高层次的特征。2、局部感知和空间不变性：人脑的视觉系统对于局部区域的感知非常敏感，并且具有一定的空间不变性。深度学习算法中的卷积神经网络...

深度学习的优势有哪些方面?答：1：学习能力强 深度学习具备很强的学习能力。2：覆盖范围广，适应性好深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。3：数据驱动，上限高深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。4：出色的可...

深度学习主要是学习哪些算法?答：1、深度学习是一类机器学习算法：使用多个层逐步从原始输入中逐步提取更高级别的特征。例如，在图像处理中，较低层可以识别边缘，而较高层可以识别对人类有意义的部分，例如数字/字母或面部。2、深度学习算法以下三种：回归算法。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，是统计机器...

深度学习主要是学习哪些算法?答：具体而言，神经网络往往是静态和象征性的，而大多数生物的大脑是动态(可塑)和模拟的。定义 深度学习是一类机器学习算法：使用多个层逐步从原始输入中逐步提取更高级别的特征。例如，在图像处理中，较低层可以识别边缘，而较高层可以识别对人类有意义的部分，例如数字/字母或面部。

深度学习和传统机器学习相比有哪些优势?答：例如，卷积神经网络尝试在前边的层学习低等级的特征，然后学习部分人脸，然后是高级的人脸的描述。更多信息可以阅读神经网络机器在深度学习里面的有趣应用。当应用传统机器学习算法解决问题的时候，传统机器学习通常会将问题分解为多个子问题并逐个子问题解决最后结合所有子问题的结果获得最终结果。相反，深度学习...

深度学习的应用领域有哪些?答：主要应用有：推荐系统，计算机视觉，自然语言处理等。目前我国的大学学科设置里面，最接近目前学术界意义的人工智能专业是控制工程与科学下的：模式识别与智能系统。深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力...

智能算法有哪些答：深度学习算法是机器学习的一个分支，它利用神经网络模拟人脑神经的工作方式，通过多层神经网络对数据进行处理和分析。深度学习算法在图像识别、语音识别、自然语言生成等领域表现出强大的能力，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。这些算法能够自动学习数据的深层特征，从而实现...

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