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tsp網(wǎng)絡(luò)未連接 是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以處理圖像,語(yǔ)音以及NLP?

是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以處理圖像,語(yǔ)音以及NLP?對(duì)于目前的深度學(xué)習(xí)模型,雖然深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一是設(shè)計(jì)能夠處理各種任務(wù)的算法,但是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用還需要一定的專業(yè)化,目前還沒(méi)有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理

是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以處理圖像,語(yǔ)音以及NLP?

對(duì)于目前的深度學(xué)習(xí)模型,雖然深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一是設(shè)計(jì)能夠處理各種任務(wù)的算法,但是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用還需要一定的專業(yè)化,目前還沒(méi)有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模型。然而,每一種模式也在相互學(xué)習(xí)、相互融合、共同提高。例如,一些創(chuàng)新可以同時(shí)改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),如批量標(biāo)準(zhǔn)化和關(guān)注度。一般模型需要在將來(lái)提出。

圖像和視頻處理,計(jì)算機(jī)視覺(jué),最流行的是CNN,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它的變形和發(fā)展,CNN適合處理空間數(shù)據(jù),廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。例如,alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點(diǎn)。將上述模型應(yīng)用于圖像分類識(shí)別中。在圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)等方面,提出了更有針對(duì)性的模型,并得到了廣泛的應(yīng)用。

語(yǔ)音處理,2012年之前,最先進(jìn)的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的結(jié)合。目前最流行的是深度學(xué)習(xí)RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其長(zhǎng)、短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言處理方法外,目前的自然語(yǔ)言處理深度學(xué)習(xí)模型也經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段,如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務(wù)場(chǎng)景有不同的模型和策略來(lái)解決一些問(wèn)題。

hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的不同點(diǎn)?

兩者有很多不同之處。換言之,兩者沒(méi)有多少相似之處。Hopfield網(wǎng)絡(luò)基本上建立了每次能量下降的機(jī)制。另一方面,遺傳算法則大不相同。它是一種群體搜索機(jī)制。首先,它初始化了一堆解決方案,然后,根據(jù)概述,它允許優(yōu)秀的解決方案進(jìn)入下一代(注意可能會(huì)有一些較差的解決方案,Hopfield意味著每一代的能量都會(huì)下降)。下一代通過(guò)交叉和變異機(jī)制產(chǎn)生新一代。因?yàn)橄乱淮ㄟ^(guò)每一次選舉的概率會(huì)更高,所以根據(jù)概率,每一代都會(huì)比上一代好。這樣,它最終會(huì)進(jìn)化成一代足夠優(yōu)秀的媒介。它們都經(jīng)歷了幾代人的衰落,最終趨于穩(wěn)定。但兩者是不同的,遺傳算法是每一代都是一個(gè)群體,而霍普菲爾德是一個(gè)個(gè)體。每一代遺傳算法都允許更壞的條件,這有助于跳出局部最優(yōu)。而Hopfield能量每次都在下降,具有貪婪算法的味道,一般不能跳出局部最優(yōu)。就這樣。人工智能是將人類的智能、方法和技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器研究、開(kāi)發(fā)模擬和拓展人類思維的一門新興學(xué)科。

近年來(lái),人工智能領(lǐng)域不斷壯大,在中國(guó),

從智能家居到無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展,逐漸走進(jìn)我們的日常生活。

今年3月1日,第一批全國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)車輛開(kāi)放道路試驗(yàn)牌照在上海發(fā)布,這意味著無(wú)人駕駛車輛在中國(guó)正式開(kāi)放道路試驗(yàn)。我相信在不久的將來(lái),人們的旅行將會(huì)更加方便和安全。根據(jù)麥肯錫的說(shuō)法,無(wú)人駕駛汽車將使車禍率降低90%。