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神经网络图像识别技术,图像识别神经网络算法

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深度学习能应用在哪些领域?

 

深度学习的快速发展,不仅使机器学习得到许多实际的应用,还拓展了整个AI(人工智能的)的范围。

 

它将任务进行拆解,使得各种类型的机器辅助变成可能,具体分为以下几类应用:1、无人驾驶汽车:深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理,可以用于感知周围环境、识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。

 

2、图片识别及分类:识别出图片中的对象,并建立关键词,对图片进行分类。

 

3、机器翻译:基于深度学习理论,借助海量计算机模拟的神经元,在海量的互联网资源的依托下,来模仿人脑理解语言,形成更加符合语法规范、容易理解的译文。

 

4、目标识别:即不仅可以识别出是什幺物体,还可以预测物体的位置,位置一般用边框标记。

 

5、情感识别:通过深度学习,帮助计算机识别新闻、微博、博客、论坛等文本内容中所包含情感态度,从而及时发现产品的正负口碑。

 

6、艺术创作:通过深度学习,让计算机学会根据不同的作曲家风格进行音乐编曲或者基于各流派画家进行绘画创作。

 

深度学习在计算机视觉的应用有哪些

 

计算机视觉,通过RGB或者RGBD信息,让计算机能对其中包含的信息,如图片中主要有什幺,感兴趣的物体(人)在图中什幺位置 rbsci 。最近有一项研究关于NBA篮球赛,可从视频中分析出要进行大动作的”焦点人物”。

 

计算机视觉中,会用到一些传统的图像处理方法,不过越来越多的计算机视觉研究基于机器学习和深度学习。

 

之前视觉总需要提取特征,sift,stip等,而特征的好坏直接影响到视觉识别结果,通过无监督特征学习,如稀疏自编码,能从数据中得到一个比较靠谱的特征,后续直接通过分类器等进行处理即可。

 

机器学习是数据驱动,在获得大量数据后,通过数据构建模型从而完成预测,分类等任务。机器学习包含较多方面,只说神经网络。

 

通过人工神经元构建的神经网络,只要两三层便能较好的拟合任意函数,对于简单的任务只要把数据扔进去训练即可。后来有人发现如果多几层,神经网络的准确率会更好,不过层数过多时,提升不明显,训练时间极具提高。

 

此外对于很多复杂的任务,简单的神经网络不足以应付。比如对于20*20的数字灰度图片,只要把这400个像素值输入网络即可。

 

但是对于640*480的彩色图片,要识别图中是什幺动物,那简单的神经网络结果就不怎幺样了,而且通常需要预先从图中提取特征向量,而不能直接把图片当成特征向量。

 

深度学习对神经网络进行了多种改进,比如卷及神经网络,循环神经网络等,无一例外就是网络层数提高,而且直接输入原始数据,学习特征,再学习分类模型。

 

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《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》百度网盘pdf最新全集下载:链接:?pwd=o7ww提取码:o7ww简介:本书全面介绍了深度学习在图像处理领域中的核心技术与应用。

 

书中不但重视基础理论的讲解,而且从第4章开始的每章都提供了一到两个不同难度的案例供读者实践,读者可以在已有代码的基础上进行修改和改进,从而加深对所学知识的理解。

 

本书共10章,首先从深度学习的基础概念开始,介绍了神经网络的基础知识和深度学习中的优化技术;然后系统地介绍了深度学习中与数据相关的知识,包括经典数据集的设计、数据集的增强以及数据的获取与整理;接着重点针对图像开发领域,用3章内容系统地介绍了深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用,这些内容的讲解均结合实战案例展开;另外,还对深度学习中损失函数的发展、数据和模型的可视化以及模型的压缩和优化进行了详细介绍,为读者设计和训练更加实用的模型提供了指导;最后以微信小程序平台为依托,介绍了微信小程序前后端开发技术,完成了深度学习的模型部署,让本书的内容形成了一个完整的闭环。

 

本书理论与实践结合,深度与广度兼具,特别适合深度学习领域的相关技术人员与爱好者阅读,尤其适合基于深度学习的图像从业人员阅读,以全方位了解深度学习在图像领域中的技术全貌。

 

另外,本书还适合作为相关培训机构的深度学习教材使用。

 

深度学习都能应用于哪些领域,目前有什幺产品?

 

近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展,已经基本取代了先前相关技术,在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那幺深度学习的应用领域具体有哪些呢?下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。

 

一、语音识别深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升,类似于在计算机视觉中处理图像数据一样,深度学习中将声音转化为特征向量,然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练,得到一个可以进行语音识别的模型。

 

二、自然语言处理深度学习由于其非线性的复杂结构,将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元,例如词、短语、句子和文章,让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言,进而使得人类和计算机进行沟通。

 

此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合,获得更大语言单元的表示。三、文字识别众所周知,深度学习可以用来识别照片中的文字。

 

一旦识别了,文字就会被转成文本,并且被翻译,然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。四、自动机器翻译我们都知道,谷歌支持100种语言的即时翻译,速度之快宛如魔法。

 

谷歌翻译的背后,就是机器学习。在过去的几年时间里,谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。

 

事实上,这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案,来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行,它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。

 

五、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法,而是编写程序系统,使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。

 

对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务,深度学习现在是最好的方法。如果你对深度学习感兴趣,想成为人工智能领域的高级人才,欢迎咨询报名优就业深度学习精品课程。

 

课程由中公教育与中科院自动化研究所专家联合推出,真实企业级项目实操,项目循序渐进,以实操贯穿理论,避免纸上谈兵,涵盖行业75%技术要点,落地领域广泛。

 

深度学习目前哪些领域应用最广泛?

 

深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向。

 

深度学习的主要任务是通过构建深度卷积神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)和采用大量样本数据作为输入,人们最终会得到一个具有强大分析能力和识别能力的模型,该模型包含了DNN的构成参数以应用于实际工作。

 

近几年深度学习在很多领域都取得了很大发展,已经基本取代了先前相关技术,在图像识别、语音识别已经取得了非凡的突破。那幺深度学习的应用领域具体有哪些呢?下面来列举几个广泛应用深度学习的领域。

 

一、语音识别深度学习的发展使语音识别有了很大幅度的效果提升,类似于在计算机视觉中处理图像数据一样,深度学习中将声音转化为特征向量,然后对这些数字信息进行处理输入到网络中进行训练,得到一个可以进行语音识别的模型。

 

二、自然语言处理深度学习由于其非线性的复杂结构,将低维稠密且连续的向量表示为不同粒度的语言单元,例如词、短语、句子和文章,让计算机可以理解通过网络模型参与编织的语言,进而使得人类和计算机进行沟通。

 

此外深度学习领域中研究人员使用循环、卷积、递归等神经网络模型对不同的语言单元向量进行组合,获得更大语言单元的表示。三、文字识别众所周知,深度学习可以用来识别照片中的文字。

 

一旦识别了,文字就会被转成文本,并且被翻译,然后图片就会根据翻译的文本重新创建。这就是我们通常所说的即时视觉翻译。四、自动机器翻译我们都知道,谷歌支持100种语言的即时翻译,速度之快宛如魔法。

 

谷歌翻译的背后,就是机器学习。在过去的几年时间里,谷歌已经完全将深度学习嵌入进了谷歌翻译中。

 

事实上,这些对语言翻译知之甚少的深度学习研究人员正提出相对简单的机器学习解决方案,来打败世界上最好的专家语言翻译系统。文本翻译可以在没有序列预处理的情况下进行,它允许算法学习文字与指向语言之间的关系。

 

五、自动驾驶汽车谷歌利用深度学习算法使自动驾驶汽车领域达到了一个全新的水平。现在谷歌已经不再使用老的手动编码算法,而是编写程序系统,使其可以通过不同传感器提供的数据来自行学习。

 

对于大多数感知型任务和多数低端控制型任务,深度学习现在是最好的方法。

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