深度学习应用
发布时间：2022-10-11 10:00:34 所属栏目：大数据 来源：
导读： 深度学习已经广泛应用于各行各业，比如语音助手、自动驾驶、人脸识别等等。其中主要应用于计算机视觉、自然语言处理等方向，本文主要讲述深度学习的主要领域，以便加深对深度学习的理解
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深度学习已经广泛应用于各行各业，比如语音助手、自动驾驶、人脸识别等等。其中主要应用于计算机视觉、自然语言处理等方向，本文主要讲述深度学习的主要领域，以便加深对深度学习的理解 [En] Deep learning has been widely used in various industries, such as voice assistant, autopilot, face recognition and so on. It is mainly used in computer vision, natural language processing and other directions. This paper mainly talks about the main areas of deep learning in order to deepen the understanding of deep learning. 深度学习应用领域如下： 1.1 图像分类(Image Classification) 经典的模型有VGG模型、Inception系列、ResNet系列。其原理是输入的是图片数据，输出的为当前样本属于每一个类别的概率分布。通常选取概率最大的类别作为样本的预测类。 1.2 目标检测（Object Detection） 常见的检测模型有：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、Mask RCNN、SSD、YOLO系列。目标检测和图像识别最大区别在于不仅要对图片进行分类淘宝大数据应用，同时还需要检测出物体的位置。通常采用边界框（Bounding box）表示，并对边界框的物体进行分类。 1.3 语义分割（Semantic Segmentation） 常见的语义分割模型有：FCN、U-net、SegNet、DeepLab等。语义分割理解为对每个像素点进行分类。它是通过算法对图片进行分割并识别图片中的内容。 1.4 视频理解（Video Understanding） 常见的模型有：C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM等。视频理解通常对视频进行分类、行为检测、视频抽取主题等任务。 1.5 图片生成（Image Generation） 常见的模型有：VAE系列、GAN系列。该应用主要是通过学习真实图片的分布、并从学习到的分布中采样并获取逼真度较高的生成图片。 除了以上应用外、深度学习还在其他应用领域如：艺术风格迁移、超分辨率、图片去噪、灰度处理等任务中得到广泛应用。 [En] In addition to the above applications, deep learning is also widely used in other application fields, such as artistic style transfer, super-resolution, image denoising, grayscale processing and so on. 自然语言处理主要在机器翻译、聊天机器人等应用领域。常见的模型有：Seq2Seq、BERT、GPT、GPT-2等。 强化学习主要在虚拟游戏、机器人以及自动驾驶方面有着广泛的应用。常用的强化学习算法有：DQN、A3C、A2C、PPO等。 （编辑：草根网_盐城站长网 ） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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