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:...
计算机视觉（CV）一直是目前深度学习领域最热的研究领域，其是一种交叉学科包括计算机科学，从刚出炉的CVPR...
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...
在深度学习编译器的设计中,将多面体模型和自动调整技术相结合,以提高效率,是一个很有前景的研究方向。一方面,通过重用前面的方法,可以应用自动调优来最小化多面体JIT编译的开销配置。另一方面,多面体模型可以用于自动调度,这可以减少自动调整的搜索空间。在深度学习编译器中应用多面体模型的另一个挑战是支持稀疏张量。通常...
在自然语言处理领域，深度学习的应用探索包括但不限于：基于深度学习的机器翻译、文本生成、情感分析、问答系统等。这些应用中的关键在于如何有效地利用深度学习进行特征学习，同时结合语言知识库，如WordNet等，以提升处理性能。深度学习研究者们在探索如何在现有知识框架上构建深度学习模型，以实现自然语言处理...
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
在目前的深度学习领域,有些研究方向已经较为成熟,实现新突破的难度与过去相比显著提升。那么就目前来看,还有哪些方向处于朝阳阶段,相比之下更有研究潜力? 问题链接: https://www.zhihu.com/question/460500204 0 1 作者:谢凌曦 来源链接: https://www.zhihu.com/question/460500204/answer/1930151239 ...
推动符号主义AI和深度学习结合发展的研究方向包括但不限于以下几个方面: 知识表示与推理:如何将深度学习得到的低层次特征与符号主义AI的高层次抽象结合起来,实现更高效的知识表示和推理能力,从而提升AI系统的智能水平。 强化学习与符号主义:如何将强化学习与符号主义相结合,使得AI系统能够更好地从环境中学习、推理和决策...
方向一:大模型的基础理论问题 随着全球大炼模型不断积累的丰富经验数据,人们发现大模型呈现出很多与以往统计学习模型、深度学习模型、甚至预训练小模型不同的特性,耳熟能详的如Few/Zero-Shot Learning、In-Context Learning、Chain-of-Thought能力,已被学术界关注但还未被公众广泛关注的如Emergence、Scaling Prediction、...
深度学习技术的出现，开启了机器自动学习的新时代，尤其是在大规模神经网络的应用上，为机器学习提供了与人类大脑结构相似的学习方法。然而，深度学习技术仅是一种过渡性技术，未来的机器视觉研究将更侧重于基于三维数据的一次性学习，以及基于基本视觉元素和属性的高阶视觉概念的自动生成与学习。未来的机器...