北京哪个医院白癜风比较好 https://wapjbk.39.net/yiyuanzaixian/bjzkbdfyy/nxbdf/深度学习技术在人工智能领域目前占有绝对的统治地位，因为相比于传统的机器学习算法而言，深度学习在某些领域展现出了最接近人类所期望的智能效果，同时也在悄悄的走进我们的生活，例如刷脸支付、语音识别、智能翻译、汽车上的智能辅助驾驶等等，这让我们的生活开始慢慢智能化，那具体在哪些方向深度学习表现的最为耀眼呐？1计算机视觉图像识别：图像识别是最早深度学习的应用领域之一，其本质是一个图像分类问题，早在神经网络刚刚出现的时候，美国人就实现了对手写数字的识别，并进行了商业化，基本的原理就是输入图像，输出为该图像属于每个类别的概率，例如输入一种狗的图片，我们就期望其输出属于狗这个类别的概率值最大，这样我们就可以认为这张图片拍的是一个狗。经典的图像识别的网络有VGG系列、Inception系列、ResNet系列等。目标检测：目标检测就是通过深度学习网络的训练和学习，能够自动找到图片中目标的大致位置，通常用一个矩形边界框来表示，并将边界框所包含的目标进行图像分类，目前比较优秀的目标检测算法有：YOLO、SSD、RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、MaskRCNN等系列算法。语义分割：图像分类是对整张图片进行分类处理，而语义分割就是对图片中每个像素进行分类处理，通过算法设计自动将图片中不同物体的像素进行分类识别，准确的标注出物体在图像的位置。常见的语义分割算法有FCN、U-net、SegNet、DeepLab等系列算法。视频理解：视频可以理解为在二维图像上加入了时间信息，变成了具有3维信息的图像分析，视频理解囊括了视频分类、行为检测等常见任务，常见的算法模型有C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM等。图像生成：图像采集一般都是通过相机等外界设备拍摄真实环境得来的，但通过一定的学习算法，可以从大量真实的图片中学习到真实图像的分布情况，进而生成具有与真实图像高度相似的图像，这就是图像生成技术。目前最流行的技术有VAE系列和GAN，其中GAN系列发展迅猛。超分辨率图像：超分辨率图像生成技术（SR）可以将观测到的低分率的图像重建出高分辨图像，说白了就是通过软件的方法提高图像的分辨率，这种技术目前也在各大手机摄像头分辨率上有所使用，一般我们看到的摄像头分辨率参数并不是实际物理成像sensor的分辨率，都会加入数字分辨率的。艺术风格迁移：通俗点讲就是学习一副画的style，然后采用学习到的style，将一副内容图像进行重画，也是一个非常有意思的研究方向。2自然语言处理机器翻译：传统的机器翻译模型采用是基于统计分析的算法模型，可想而知，对于复杂的语言表达逻辑，效果并不佳，而基于深度学习的机器翻译，让机器翻译出来的结果更加接近人类的表达逻辑，正确率得到了大大的提高，创建的机器翻译模型有：Seq2Seq、BERT、GPT、GPT-2等。聊天机器人：让机器人能够理解人类的语言，并作出一定的语言反应，进而达到人机对话的目的。聊天机器人已经广泛的应用在咨询系统、智能家居等。3强化学习虚拟游戏：在虚拟游戏中，机器可以通过自我模拟，自我训练，自我测试，让机器在一定游戏规则下，学习到好的战胜策略。在围棋界，Google训练的DeepMindAlphaGo就战胜了围棋高手李世石，这让深度学习轻松攻陷了人类自以为傲的思维顶端游戏。机器人：借助深度学习的力量，机器人可以在真实复杂的环境中，可以代替人执行一定的特殊任务，如人员跟踪、排爆等，这在过去是完全不可能的事。做的最好的要属美国波士顿动力公司开发的机器人，其在复杂地形行走、肢体协调等方面取得了巨大的进步。自动驾驶：现在很多互联网大公司都在自动驾驶上投入了大量的资源，如国内的百度、美国的Google公司、Uber公司等，在自动驾驶中，就应用了大量的深度学习技术，如马路线与路标的检测、周边行走车辆的3维信息等。
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