深度算法是目前人工智能实现突破的关键
相关报告
- 2015-2020年中国安防监控行业市场主要领域调查分析报告(2015-09-10)
- 2015-2020年中国安防监控行业市场重点层面调查研究报告(2015-09-10)
- 2015-2020年中国安防监控行业市场深度剖析及投资发展研究报告(2015-07-30)
- 2015-2019年中国安防监控业兼并重组及投资建议研究分析报告(2014-11-12)
- 2016-2022年中国安防监控行业市场深度调查研究及投资咨询报告(2015-12-09)
- 2015-2020年中国安防监控行业市场调查研究及投资发展分析报告(2015-06-10)
- 2015-2019年中国安防监控企业拟IPO上市细分市场研究报告(2014-11-12)
- 全国主要地区安防监控产业发展状况暨投资环境调查研究报告(2014-12-01)
- 2015-2020年中国安防监控行业运行研究及市场投资发展分析报告(2015-06-10)
- 2015-2020年中国安防监控行业深度调研及市场投资发展研究报告(2015-07-30)
2006年Hinton等人提出“深度学习”神经网络后，人工智能获得突破性进展。研究报告人工神经网络分为浅层学习与深度学习，浅层学习通常只有2-3层的节点，像BP算法、决策树、SVM、Boosting、最大熵方法都属于浅层学习，由于节点深度小只能表达简单函数，也只能完成一些先验的统计判断工作，而深度学习包含多层节点，通过构建多层的机器学习模型和海量训练数据来学习更有用的特征，能够构建复杂的人工智能模型，从而模拟人脑解决人工智能问题。
2006年以来，调查报告深度学习引起学术界和企业的研究热潮。目前，在几个主要领域，深度学习模型相比其他算法效果大幅提升。Google、百度、Facebook,IBM等公司都已将深度学习算法运用多个产品中。
2006年以来，调查报告深度学习引起学术界和企业的研究热潮。目前，在几个主要领域，深度学习模型相比其他算法效果大幅提升。Google、百度、Facebook,IBM等公司都已将深度学习算法运用多个产品中。
人工神经网络结构图
深度学习算法结构图
深度神经网络（CNNs、RNNs）往往不是独立使用，需要与不同算法或策略结合，如和搜索想结合。Alphago就是结合了增强型深度学习和蒙特卡洛树搜索的综合算法。
卷积神经网络（CNNs）
递归神经网络（RNN）
深度神经网络也在不断的发展和完善中，如卷积神经网络最初用来处理图像，递归神经网络用来处理语音。现在使用两者算法的结合在图像和语音处理中取得了更好的效果。
深度学习方法使语音识别错误率大幅降低
深度学习方法使手写识别错误率大幅降低
机器学习的目标是真正实现无监督学习，在朝这个目标发展的过程中，迁移学习和聚焦模型是最有前景的方向之一。
本文地址：http://www.zwzyzx.com/show-269-243001-1.html
上一篇：人工智能未来市场空间广阔
相关资讯
- 各细分领域内IC市场的变化与IC总体市场的变化并非完全一致(2014-08-07)
- 国内信息安全行业法律法规及相关产业政策(2015-06-24)
- 随着光通信行业的发展，宽带用户数量不断增加(2014-06-28)
- 2005-2013年中国软件行业业务收入规模及增长情况(2015-05-08)
- 电子测量仪器市场总体需求持续增长(2014-08-21)
- 全球智能手机市场地域分布及增长率预测(2015-04-16)
- 身份认证终端产品的市场发展情况(2016-03-04)
- 国内连接器与屏蔽罩行业的竞争情况(2014-06-30)
合作媒体
最新报告
定制出版
热门报告
免责声明
中为咨询所引述的资料是用于行业市场研究以及讨论和交流，并注明出处，部分内容是由相关机构提供。若有异议请及时联系本公司，我们将立即依据相关法律对文章进行删除或作相应处理。查看详细》》
