神经网络的图像识别技术,语音识别深度神经网络

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

人工神经网络目标检测识别算法分类？

深度学习是什么？

婡深臫度学头习筿是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。

深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

背景介绍机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。

1959年美国的塞缪尔（Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断地对弈中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。

又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。

深度学习的职业发展方向有哪些？

当前，人工智能发展借助深度学习技术突破得到了全面关注和助力推动，各国政府高度重视、资本热潮仍在加码，各界对其成为发展热点也达成了共识。

本文旨在分析深度学习技术现状，研判深度学习发展趋势，并针对我国的技术水平提出发展建议。一、深度学习技术现状深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。

人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展，使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。

其中，基于深度卷积网络的图像分类技术已超过人眼的准确率，基于深度神经网络的语音识别技术已达到95%的准确率，基于深度神经网络的机器翻译技术已接近人类的平均翻译水平。

准确率的大幅提升使得计算机视觉和自然语言处理进入产业化阶段，带来新产业的兴起。深度学习是大数据时代的算法利器，成为近几年的研究热点。和传统的机器学习算法相比，深度学习技术有着两方面的优势。

一是深度学习技术可随着数据规模的增加不断提升其性能，而传统机器学习算法难以利用海量数据持续提升其性能。

二是深度学习技术可以从数据中直接提取特征，削减了对每一个问题设计特征提取器的工作，而传统机器学习算法需要人工提取特征。

因此，深度学习成为大数据时代的热点技术，学术界和产业界都对深度学习展开了大量的研究和实践工作。深度学习各类模型全面赋能基础应用。卷积神经网络和循环神经网络是两类获得广泛应用的深度神经网络模型。

计算机视觉和自然语言处理是人工智能两大基础应用。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域，在图像分类、目标检测、语义分割等任务上的表现大大超越传统方法。

循环神经网络适合解决序列信息相关问题，已广泛应用于自然语言处理领域，如语音识别、机器翻译、对话系统等。深度学习技术仍不完美，有待于进一步提升。

一是深度神经网络的模型复杂度高，巨量的参数导致模型尺寸大，难以部署到移动终端设备。二是模型训练所需的数据量大，而训练数据样本获取、标注成本高，有些场景样本难以获取。

三是应用门槛高，算法建模及调参过程复杂繁琐、算法设计周期长、系统实施维护困难。四是缺乏因果推