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人工智能导论
第一章 知识点回顾
深度学习简介
深度学习简介
3
计算机视觉
强化学习
深度学习是一种基于神经网络的学
习方法。和传统的机器学习方法相比,
深度学习模型一般需要更丰富的数据、
更强大的计算资源,同时也能达到更高
的准确率。目前,深度学习方法被广泛
应用于计算机视觉、自然语言处理、强
化学习等领域。本章将依次进行介绍。
自然语言处理
深度学习简介
4
• 深度学习的目标:学习样本数据的内在规律和表示层次。
• 在2015年第9期《自然》杂志中,存在与深度学习定义相关的内容:深度学习方法
是具有多层次特征描述的特征学习,通过一些简单但非线性的模块将每一层特征描
述(从未加工的数据开始)转化为更高一层的、更为抽象一些的特征描述。
深度学习简介
5
• 深度学习目前在很多领域的表现都优于过去的方法,在图像分类与识别、语音识别
与合成、人脸识别、视频分类与行为识别等领域都有着不俗的表现。
• 除此以外,深度学习还涉及到与生活相关的纹理识别、行人检测、场景标记、门牌
识别等领域。
• 人脸识别采用深度学习方法后的识别率超过了目前非深度学习算法以及人类的识
别率,深度学习技术在语音识别领域更是取得了突破性的进展,在大规模图像分
类问题上也远超传统方法。
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木小梦(๑•.•๑)
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