1、监督学习; 2、无监督学习; 3、强化学习; 4、生成对抗网络(GANs); 5、自然语言处理(NLP); 6、计算机视觉。其中,计算机视觉涉及图像识别和视频分析等方面,已在许多实际应用中取得突破。 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...
1️⃣ 探索深度学习模型的复杂特性,如高度非线性和巨大的参数空间,建立一套揭示其工作机理的理论框架,形成一组有效的分析工具和方法。2️⃣ 研发一系列基于非神经网络结构的新型机器学习模型、方法和技术,旨在提升深度学习模型的可解释性、扩展性和易配置性。3️⃣ 提出多种低存储和计算资源消耗的深度学习...
稀疏和小样本学习(Sparse and Few-shot Learning) 🌱 在面对少量标注数据或样本稀疏的情况下,如何设计更高效的深度学习模型和算法仍然是一个重要的研究方向。稀疏和小样本学习方法可以帮助模型更好地泛化和推广到新的样本。想象一下,只用很少的数据就能训练出一个高性能的模型,这得多高效! 异构深度学习(Heterogeneous...
(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CVPR2024来看,目标检测、三维重建、自动驾驶、SAM、图像分类等依旧是时下大热门! 为了让大家进一步了解CV热门领域,我们联合高校教授、博导、顶会审稿人/workshop、大厂算法研究员,打造了2024CV最新热点系列课程,包含SAM、自动驾驶、...
深度学习未来的研究方向,主要有哪些? 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...
比如Alex Kendall研究的不确定度学习和多任务学习。通过学习不确定度，模型会给使用者多提供一个不确定度...
深度学习的研究方向和发展趋势随着人工智能技术的不断发展,深度学习已经成为了当今最热门的研究领域之一。深度学习是一种机器学习方法,通过建立多层神经网络来模拟人类的神经网络,从而实现对复杂数据的处理和分析。在过去的几年中,深度学习已经取得了巨大的成功,并在多个领域实现了突破性的应用。本文将重点介绍深度学习的...
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。
限于自己的研究方向和兴趣,我比较关注的一个方向如下,希望与大家交流。人们一般认为深度学习在语音识别和图像处理方面能够取得长足进度,是因为这两个领域的相关特征信息都是相对低层次的,可以借助深度学习的强大学习能力学习其中的复杂信息;而到了自然语言处理领域,人们利用深度学习做过很多尝试,发现很难取得像语音识别和...
深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向,是一种通过多层神经网络来学习和理解复杂数据的算法。机器通过学习样本数据的深层表示来学习复杂任务,最终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。 与传统机器学习不同的是,深度学习使用了神经网络结构,...