前言:这里对神经网络和深度学习不做展开的谈论,只从应用层面大体的聊聊他们的应用,有个大体的认识
1.什么是神经网络?
咳咳,说了这里不会对其展开谈论。
下面这张图就是一个神经网络系统,它由很多层组成。输入层负责接收信息,比如一只猫的图片。输出层是计算机对这个输入信息的判断结果,它是不是猫。隐藏层就是对输入信息的传递和加工处理。
2.两种广泛应用的DNN:CNN 和RNN
CNN(卷积神经网络)
- 图像识别
- 图像分类
- 目标检索/定位
- 图像搜索
- 人脸识别:
- 人脸检测/人脸分析(性别,年龄,微笑)
- 人脸比对(判断)
- 人脸搜索(数据库中搜索)
- 无人驾驶:定位, 感知, 决策, 控制
- 拍照食物/搜索: 识别花朵/拍照购物/以图搜图
- 物体检测和定位: 图片中的物体
- 风格迁移: 模仿大师的绘画风格
- 图片智能审核 色情过滤/暴力过滤/广告过滤/识别二维码
RNN(循环神经网络)
- 时间序列预测(天气、股票)
- 情感分析(正面、负面)
- 模拟写作:模仿作家风格写作
- 看图说话:自动给图片生成标题 机器翻译