福昕知翼

人类之所以能够不断的进步，那是因为我们一直处在一个不断学习的过程。我们在不断的探寻着世界上的新事物，哪怕是我们研究出来的机器，这个机器也是有一个学习和探寻的过程。你们有没有听说过深度学习这个概念?这个深度学习说的并不是我们人类的那种学习。具体是指什么呢?你们一定非常好奇吧，那就让我们福昕知翼的小编来给你们分析一下，感兴趣的朋友们不要错过了哦。 深度学习深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习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。深度学习的应用领域计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW(大规模人脸识别竞赛)上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴、科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年，Tomas Mikolov，Kai Chen，Greg Corrado，Jeffrey Dean发表论文Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space建立word2vector模型，与传统的词袋模型(bag of words)相比，word2vector能够更好地表达语法信息。深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。2020年，深度学习可以加速半导体封测创新。在降低重复性人工、提高良率、管控精度和效率、降低检测成本方面，AI深度学习驱动的AOI具有广阔的市场前景，但驾驭起来并不简单。2020年4月13日，英国《自然·机器智能》杂志发表的一项医学与人工智能(AI)研究中，瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时，实时观察血流变化，从而优化诊断工作流。 深度学习是什么意思?深度学习的应用领域有哪些?看完上面福昕知翼的小编整理的文章内容之后，你们是不是发现这个深度学习居然说的是机器学习这个领域的。所以说，我们平时要多加学习，不要单纯从字面上去理解词语的意思，因为有的时候是错误的。

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