深度學(xué)習技術的現狀
深度學(xué)習是這(zhè)一輪人工智能(néng)爆發(fā)的關鍵技術。
人工智能(néng)技術在計算機視覺和自然語言處理等領域取得突破,使人工智能(néng)迎來了新一輪的爆炸式發(fā)展。深入學(xué)習是這(zhè)些突破的關鍵。其中,基于深度卷積網絡的圖像分類技術已經(jīng)超過(guò)了人眼的精度,基于深度神經(jīng)網絡的語音識别技術已經(jīng)達到了95%的精度,基于深度神經(jīng)網絡的機器翻譯技術已經(jīng)接近了人類的平均翻譯水平。随著(zhe)精度的迅速提高,計算機視覺和自然語言處理已經(jīng)進(jìn)入産業化階段,并帶動了新興産業的興起(qǐ)。
深度學(xué)習是大數據時(shí)代的一種(zhǒng)算法工具,近年來成(chéng)爲研究熱點。
與傳統的機器學(xué)習算法相比,深度學(xué)習技術有兩(liǎng)個優點。首先,深度學(xué)習技術可以随著(zhe)數據規模的增加不斷提高其性能(néng),而傳統的機器學(xué)習算法很難利用海量數據來不斷提高其性能(néng)。第二,深度學(xué)習技術可以直接從數據中提取特征,減少了爲每個問題設計特征提取器的工作量,而傳統的機器學(xué)習算法需要手工提取特征。因此,深度學(xué)習已經(jīng)成(chéng)爲大數據時(shí)代的熱門技術。學(xué)術界和産業界對(duì)深度學(xué)習進(jìn)行了大量的研究和實踐。
深度學(xué)習各類模型全面(miàn)賦能(néng)基礎應用。
卷積神經(jīng)網絡和循環神經(jīng)網絡是兩(liǎng)種(zhǒng)應用廣泛的深度神經(jīng)網絡模型。計算機視覺和自然語言處理是人工智能(néng)的兩(liǎng)個基本應用。卷積神經(jīng)網絡在計算機視覺領域有著(zhe)廣泛的應用。它在圖像分類、目标檢測、語義分割等方面(miàn)的性能(néng)大大優于傳統方法。循環神經(jīng)網絡适用于解決與序列信息相關的問題,在自然語言處理領域得到了廣泛的應用,如語音識别、機器翻譯、對(duì)話系統等。
深度學(xué)習技術還(hái)不完善,需要進(jìn)一步改進(jìn)。
首先,深度神經(jīng)網絡的模型複雜度高,參數大,導緻模型規模大,難以部署到移動終端設備上。
其次,模型訓練所需的數據量大,訓練數據樣本的采集和标注成(chéng)本高,難以獲得一些場景樣本。
三是應用門檻高,算法建模和參數調整過(guò)程複雜繁瑣,算法設計周期長(cháng),系統實施維護困難。
第四,缺乏因果推理能(néng)力。圖靈獎得主、貝葉斯網絡之父朱Judea Pearl指出,當前的深度學(xué)習隻不過(guò)是“曲線拟合”。第五,存在可解釋性問題。由于模型内部參數的共享和複雜的特征提取與組合,很難解釋模型所學(xué)到了什麼(me)。然而,由于安全問題、倫理和法律需求,算法的可解釋性是非常必要的。因此,深度學(xué)習仍然需要解決上述問題。
深度學(xué)習技術經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,人們提出了許多深度神經(jīng)網絡,包括卷積神經(jīng)網絡、循環神經(jīng)網絡、玻爾茲曼機、自編碼器和生成(chéng)對(duì)抗網絡,進(jìn)一步發(fā)展了深度學(xué)習理論,拓展了應用領域。随著(zhe)深度學(xué)習技術的不斷應用,其問題日益突出,包括可解釋性、網絡最優化、數據稀缺性和實現複雜度等等。爲了解決這(zhè)些問題,人們提出了元學(xué)習、深度遷移學(xué)習、小樣本深度學(xué)習、神經(jīng)網絡框架搜索、圖神經(jīng)網絡等新方法。未來,人工智能(néng)技術的發(fā)展必將(jiāng)在現有的研究成(chéng)果上取得更大的進(jìn)展。
— END —
文章素材及圖片來源網絡
相關版權歸原創所有
如有侵權請聯系删除
江蘇省通信學(xué)會(huì)領導莅臨南京紅松信息技術有限公司!
2023-06-14紅松信息,開(kāi)工大吉丨一起(qǐ)向(xiàng)未來,創造更多的精彩
2023-01-28紅松“2022年度年終總結暨表彰大會(huì)”圓滿召開(kāi)
2023-01-15