深度神经网络结构图,神经网络识别轮廓

深度学习能应用在哪些领域？

深度学习的快速发展，不仅使机器学习得到许多实际的应用，还拓展了整个AI（人工智能的）的范围。

它将任务进行拆解，使得各种类型的机器辅助变成可能，具体分为以下几类应用：1、无人驾驶汽车：深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境、 识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。

2、图片识别及分类：识别出图片中的对象，并建立关键词，对图片进行分类。

3、机器翻译：基于深度学习理论，借助海量计算机模拟的神经元，在海量的互联网资源的依托下，来模仿人脑理解语言，形成更加符合语法规范、容易理解的译文。

4、目标识别：即不仅可以识别出是什么物体，还可以预测物体的位置，位置一般用边框标记。

5、情感识别：通过深度学习，帮助计算机识别新闻、微博、博客、论坛等文本内容中所包含情感态度，从而及时发现产品的正负口碑。

6、艺术创作：通过深度学习，让计算机学会根据不同的作曲家风格进行音乐编曲或者基于各流派画家进行绘画创作。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

人脸识别的标准是什么？

人脸识别主要识别哪里是不固定的写作猫。他可以固定识别也可以寻找最优的部位进行识别。

就拿苹果手机为例