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亚搏手机版app下载广泛的数据来源,决定了大数据形式的多样性。
文章来源:亚搏手机版app下载  作者:亚搏手机版app下载  发布日期:2021-12-04  浏览次数:978

从过去传统的gis,图像识别和deeplearning领域的基础科学研究、工程实践,转移到更具互联网特点的视频交互,图形图像和3d方面,形成了各个领域产业链的形态。那么,到底要采用哪个更加高效的数据传播形式更有利于产业生态和生产力的提升呢?这是个可长可短的问题。下面给出一些我的思考和想法。

    我对各种深度学习和神经网络各种领域的一些思考,包括未来人机交互的发展和可能性。分布式学习对交互的影响我对自动驾驶和智能制造中机器学习的一些了解和想法。实时性带来的高延迟问题在自动驾驶和智能制造的工业应用中有着十分重要的作用。我对人机交互的想法在机器学习特别是深度学习在各种应用场景下的发展方向。

    每个人都希望能够拥有自己的深度学习领域知识............在回答之前请看你如何最好的认识深度学习...........深度学习这个名词,让许多人敬而远之。其实,它并不是什么“深度”、“长度”、“宽度”这样过于抽象的概念,而是一种可以学习的智能算法和工具。而其本质,是通过多层神经网络和迁移学习等手段来应用,探索复杂问题的深层特征。人工智能是近十几年来随着深度学习而进入人们眼中的新型高科技行业。

    深度学习于2011年问世,2014年达到了顶峰。如果要推荐一个人工智能的书籍或者资料的话,我会推荐深度学习作者吴恩达的resnet作者之一yannlecun的着作thinkingindeeplearning。个人认为吴恩达的resnet是当前人工智能领域最好的教材。resnet全名为全卷积残差网络,是作者yannlecun和他的团队创造的一种先进的大规模卷积神经网络。

    通过一个高度卷积的全连接层来代替每一层全连接的卷积层,这意味着网络可以在训练之后进行大规模并行计算。我认为这是广义的人工智能中计算量最小、应用范围最广的算法之一。在机器学习领域,深度学习应用被广泛应用于机器翻译、语音识别、图像搜索、视频分类和语言问答等领域。同时,深度学习还可以自动生成描述性信息。

    以语音识别为例,现在的语音识别主要有三大主要方向,分别是:基于规则的方法如说话人识别等,基于监督的方法如asr和基于自编码器的方法如rnn。目前,自然语言处理算法多数是基于规则的方法,比如说标注等。但是如果想设计一个有特点的自然语言语音识别系统,即使你想要搞清楚所有的特征需要多少时间?,采用什么样的特征生成方法?,需要采用怎样的信息表征和归纳表示?这样的任务并不容易,所以,研究者们设计的大多数语音识别系统都难以进行语。

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