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...
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
1 .机器学习、深度学习选题方向 深度学习已经在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。其研究方向可以...
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...
在这个领域内,您可以选择多种方向进行探索和研究。主要方向包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器人技术、以及强化学习。每个方向都有其独特的应用和挑战,为研究者提供了丰富的研究主题。接下来,我们将详细探讨计算机视觉的方向。 计算机视觉是深度学习的一个重要分支,关注如何使计算机能够从图像或视频中理解和...
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...
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
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...
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。
深层学习主要是基于神经网络技术，神经网络最基本的单元是神经元。而且神经网络的研究更早地开始了。早期感知器模型是最早的神经网络模型，也称单层神经网络。然而，感知器只能做最简单的线性分类任务，甚至不能解决简单或不寻常的问题 但是，当一个网络加入到计算层时，它不仅可以解决国外或国外的问题，而且...