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...
3️⃣ 提出多种低存储和计算资源消耗的深度学习模型和方法,设计适用于非凸深度学习训练的新型梯度与非梯度优化技术,以大幅提升深度学习技术的部署能力。4️⃣ 针对小样本、无监督样本、弱标记样本和非单标记样本,提出新的深度学习方法和技术,以减少深度学习对大规模高质量标注数据的依赖。5️⃣ 拓展深度学习...
以下是一些当前热门的研究领域及其具体方向:📸 计算机视觉:图像识别、生成与编辑、视频处理、三维重建等。 📜 自然语言处理:机器翻译、语言理解与生成、预训练模型优化。 🎤 语音识别与合成:提高识别准确率、发展语音合成技术。 🤖 多模态学习:视觉、文本、语音信息融合。 🎮 强化学习与深度学习结合:游戏、机器...
(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、...
那同理，一个深度学习工程师也要花大量的时间给模型debug，所以这个方向怎么会是坑呢 。
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...
最近在给几个小朋友做1对1的深度学习算法创新辅导,顺便也在社交媒体上看到有粉丝问:“开学就要研一了,有没有值得深入的研究方向?”这个问题问得真好,今天就来聊聊2023年深度学习领域值得关注的研究方向。 自监督学习(Self-Supervised Learning) 🌐 自监督学习主要是利用无标签数据进行预训练,从而提取有用的特征表示...
】CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完! 论文辅导咨询 2692 16 真的太完整了!只花了3天时间就完全掌握了【机器学习+深度学习+强化学习】入门到实战课程,全程通俗易懂无废话! 论文辅导咨询 1110 12 【比看狂飙还爽!】2024年最全人工智能入门的天花板教程!不接受任何...
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...