神经网络算法应用场景,深度神经网络应用实例

深度学习可以应用到什么领域？

其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。

比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。

比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。

比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据（年龄，职业，婚姻状况等）、金融借款和保险情况（是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等）进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。

比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。

比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。

还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

深度学习都能应用于哪些领域，目前有什么产品？

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深度神经网络通俗解释，深入理解神经网络。那么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。

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深度神经网络目前有哪些成功的应用

深度学习最成功的应用是在音视频的识别上，几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的。其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别，目前识别准确率已经超越人类。

深度学习成了图像识别的标配，以至于目前做图像不懂深度学习都不好意思跟人打招呼。（这种状态个人觉得是不好的）其中图像识别中，应用最广的是人脸识别。

自然语言理解方面，深度学习也非常活跃，主要是使用一种叫做LSTM的深度学习方法。

深度学习已经深入各个领域无人车，智能回答，智能翻译，天气预报，股票预测，人脸比对，声纹比对，等其他许多有趣的应用，比如智能插画，自动作诗，自动写作文，等都可以通过深度学习来完成深度神经网络目前有哪些成功的应用。

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。那么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。

什么是深度学习？深度学习能用来做什么？

深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域，由以人大脑结构为启发的神经网络算法为起源加之模型结构深度的增加发展，并伴随大数据和计算能力的提高而产生的一系列新的算法。

在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。

大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常被称为深度神经网络的原因。

深度学习能够得到哪些应用

深度学习的基本思想基于联结主义：尽管机器学习模型中单个生物性的神经元或者说是单个特征不是智能的，但是大量的神经元或者特征作用在一起往往能够表现出智能。我们必须着重强调神经元数量必须很大这个事实。

相比20世纪80年代，如今神经网络的精度以及处理任务的复杂度都有一定提升，其中一个关键的因素就是网络规模的巨大提升。在过去的30年内，网络规模是以指数级的速度递增的。

然而如今的人工神经网络的规模也仅仅和昆虫的神经系统差不多。由于规模的大小对于神经网络来说至关重要，因此深度学习需要高性能的硬件设施和软件实现。

深度学习被运用到多个领域，给人们的生活带来哪些变化？

尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的应用仍然需要一定程度的特化。

例如，计算机视觉中的任务对每一个样本都需要处理大量的输入特征(像素)，自然语言处理任务的每一个输入特征都需要对大量的可能值(词汇表中的词) 建模。

大规模深度学习深度学习的基本思想基于联结主义：尽管机器学习模型中单个生物性的神经元或者说是单个特征不是智能的，但是大量的神经元或者特征作用在一起往往能够表现出智能。

我们必须着重强调神经元数量必须很大这个事实。相比20世纪80年代，如今神经网络的精度以及处理任务的复杂度都有一定提升，其中一个关键的因素就是网络规模的巨大提升。

在过去的30年内，网络规模是以指数级的速度递增的。然而如今的人工神经网络的规模也仅仅和昆虫的神经系统差不多。由于规模的大小对于神经网络来说至关重要，因此深度学习需要高性能的硬件设施和软件实现。

快速的CPU实现传统的神经网络是用单台机器的CPU 来训练的。如今，这种做法通常被视为是不可取的。现在，我们通常使用GPU 或者许多台机器的CPU 连接在一起进行计算。

在使用这种昂贵配置之前，为论证CPU 无法承担神经网络所需的巨大计算量，研究者们付出了巨大的努力。

描述如何实现高效的数值CPU 代码已经超出了本书的讨论范围，但是我们在这里还是要强调通过设计一些特定的CPU 上的操作可以大大提升效率。

例如，在2011 年，最好的CPU 在训练神经网络时使用定点运算能够比浮点运算跑得更快。

通过调整定点运算的实现方式，Vanhoucke et al. (2011) 获得了3 倍于一个强浮点运算系统的速度。因为各个新型CPU都有各自不同的特性，所以有时候采用浮点运算实现会更快。

一条重要的准则就是，通过特殊设计的数值运算，我们可以获得巨大的回报。除了选择定点运算或者浮点运算以外，其他的策略还包括了如通过优化数据结构避免高速缓存缺失、使用向量指令等。

机器学习的研究者们大多会忽略这些实现的细节，但是如果某种实现限制了模型的规模，那该模型的精度就要受到影响。

GPU实现许多现代神经网络的实现基于图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)。图形处理器最初是为图形应用而开发的专用硬件组件。

视频游戏系统的消费市场刺激了图形处理硬件的发展。GPU为视频游戏所设计的特性也可以使神经网络的计算受益。大规模的分布式实现在许多情况下，单个机器的计算资源是有限的。

因此，我们希望把训练或者推断的任务分摊到多个机器上进行。分布式的推断是容易实现的，因为每一个输入的样本都可以在单独的机器上运行。这也被称为数据并行(data parallelism)。

同样地，模型并行(model parallelism) 也是可行的，其中多个机器共同运行一个数据点，每一个机器负责模型的一个部分。对于推断和训练，这都是可行的。

在训练过程中，数据并行从某种程度上来说更加困难。对于随机梯度下降的单步来说，我们可以增加小批量的大小，但是从优化性能的角度来说，我们得到的回报通常并不会线性增长。

使用多个机器并行地计算多个梯度下降步骤是一个更好的选择。不幸的是，梯度下降的标准定义完全是一个串行的过程：第t 步的梯度是第t ¡ 1 步所得参数的函数。

这个问题可以使用异步随机梯度下降(Asynchoronous Stochasitc Gradient Descent)(Bengio et al., 2001b; Recht et al., 2011) 解决。

在这个方法中，几个处理器的核共用存有参数的内存。每一个核在无锁的情况下读取这些参数，并计算对应的梯度，然后在无锁状态下更新这些参数。

由于一些核把其他的核所更新的参数覆盖了，因此这种方法减少了每一步梯度下降所获得的平均提升。但因为更新步数的速率增加，总体上还是加快了学习过程。

Deanet al. (2012) 率先提出了多机器无锁的梯度下降方法，其中参数是由参数服务器(parameterserver) 管理而非存储在共用的内存中。

分布式的异步梯度下降方法保留了训练深度神经网络的基本策略，并被工业界很多机器学习组所使用(Chilimbi et al., 2014; Wu et al., 2015)。

学术界的深度学习研究者们通常无法负担那么大规模的分布式学习系统，但是一些研究仍关注于如何在校园环境中使用相对廉价的硬件系统构造分布式网络(Coates et al., 2013)。

模型压缩在许多商业应用的机器学习模型中，一个时间和内存开销较小的推断算法比一个时间和内存开销较小的训练算法要更为重要。

对于那些不需要个性化设计的应用来说，我们只需要一次性地训练模型，然后它就可以被成千上万的用户使用。在许多情况下，相比开发者，终端用户的可用资源往往更有限。

例如，开发者们可以使用巨大的计算机集群训练一个语音识别的网络，然后将其部署到移动手机上。

深度学习学什么？

深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。

深度学习英文全称为：deeplearning，是机器学习的分支，主要是把人工神经网络当作构架，进而对数据进行表征学习的算法。

至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

另外，“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。

由此可将深度学习理解为进行“特征学习”或“表示学习”。以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（featureengineering）。

众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。

而深度学习的主要应用场景为：语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。

但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。

在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴，科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。

自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。

深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。