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深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破？

Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（Word Embedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。 当然，深度学习D
沉默术士 7年前 3073

机器视觉&语音识别

一、机器视觉：       摄像头视频采集，真彩色转256色，二值化，BP神经网络，训练或模版匹配。 动物体跟踪、立体物体定位，距离测试 二、语音：     识别（RAS），朗读（TTS）。     我想知道语音采集后怎么处理呢？视频采集出来的是一幅图片，而
berryz2007 13年前 647

中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.1 引言

1.1 引言 神经网络是实现人工智能的重要途径之一。近年来，深度神经网络在语音识别、图像理解、自然语言处理、智能博弈、智能医疗等领域内的大数据问题上取得一系列重大突破，引起了人们对神经网络的极大兴趣，并引领人工智能蓬勃向前发展。反向传播（backpropag
行者武松 6年前 1934

深度学习及其在语音处理中的应用综述

版权声明：本文为博主原创文章，原文均发表自http://www.yushuai.me。未经允许，禁止转载。 https://blog.csdn.net/davidcheungchina/article/details/78
真正的迪迦 6年前 1329

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
知与谁同 6年前 2600

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
玄学酱 6年前 2641

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
青衫无名 6年前 1504

人工智能之神经网络特训班课程过半，这些内容关键点你不能错过

2016 年，谷歌 AlphaGo 下围棋战胜了人类世界冠军李世石；美国白宫发布了人工智能白皮书；微软研发的 AI 语音识别首次超过了人类...人工智能一跃成为产业发展的主要方向、科技进步的关键源动力。 相信很多人都注意到了这一趋势，但现实是：仍有许多朋友对
玄学酱 6年前 1201

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