百度试题 题目深度学习主要研究方向有哪些? A.计算机视觉B.语音识别C.自然语言处理D.基础算法及平台相关知识点: 试题来源: 解析 A,B,C,D 反馈 收藏
一、监督学习 基本概念:监督学习是深度学习的一种常用方法,通过带标签的训练数据进行学习。 应用领域:如图像分类、语音识别等。 挑战与展望:数据标签质量、模型泛化能力等是监督学习面临的挑战。 二、无监督学习 基本概念:无监督学习不依赖标签,主要用于数据的聚类和降维。 应用领域:例如,客户分群分析。 挑战与展望:...
将信号降噪融合进深度学习模型里面，以提高强噪声数据上的特征学习效果，是一个较新的研究方向。例如，下...
1)IoT移动数据: IoT数据的一大部分来自移动设备。研究利用移动大数据与深度学习方法相结合的有效方式,可以为IoT提供更好的服务,特别是在智慧城市场景中。 2)结合环境信息: 单靠IoT的传感数据不能理解环境的情况。因此,IoT数据需要与其他数据源融合,即环境信息,以补充对环境的理解。 3)IoT分析的在线资源供应: 基于...
有这些方向：1、搜索排名 2、高精度的计算机视觉模型 3、自动生成电子邮件回复 4、药物探索 5、实时...
深度学习在VSLAM中应用 动态环境SLAM综述 此外,GTSAM优化库解读、《计算机视觉中的多视图几何》精讲学习小组也已经开始陆续更新内容,所有星球成员均可观看视频讲解(陆续更新中)。目前星球里所有的学习小组有: 知识星球内每天发布最新的SLAM相关的论文、开源代码地址、主图,配中文翻译,方便大家第一时间掌握领域学术...
深度学习在挑战与方向上的研究主要集中在几个关键领域。首先，深度学习在解决自然语言处理问题时的挑战主要源自语言特征的高层次性，与图像处理或语音识别相比，自然语言的基本单位如词汇具有丰富的语义内涵，这要求深度学习能够高效融合已构建的丰富先验知识，包括语言知识和世界知识，以适应自然语言处理的特点。
二、深度学习编译器的研究方向 动态形状和前/后处理 动态模型在深度学习领域越来越流行,其输入形状甚至模型本身在执行过程中都可能发生变化。特别是在NLP字段中,模型可以接受各种形状的输入,这对深度学习编译器来说是一个挑战,因为数据的形状在运行之前是未知的。现有的深度学习编译器需要更多的研究工作来有效地支持新兴...
根据2012-2017年被引用最多的深度学习论文,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