神經網路可以解決哪些問題？
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神經網路有很多變種，如DNN：deep neural network，深度神經網路；CNN：convolutional neural network，卷積神經網路，主要用在影像、計算機視覺領域，如影像識別，目標檢測，視頻檢測等等；RNN：主要用于序列資料的處理，比如語音領域：語音識別、語音分離；自然語言處理領域(文本檢測，機器翻譯)，用于影像視頻領域；GAN：生成式對抗網路，也屬于神經網路的一種。解決問題的涉及面相當廣，不局限于語音、影像、視頻、文字。增強學習(強化學習)，比如Alpha-go成功打敗圍棋界的最強高手，Alpha-zero短期自學圍棋就打敗了它老哥Alpha-go。因此，概括起來，神經網路解決問題的方面主要有：- 計算機視覺(包括影像與視頻領域)- 語音領域（語音識別等）- 自然語言處理(主要面向文本)- 智能駕駛、智慧城市、醫療- 生活中的其他方面......可以這么說，生活中人們交流的方式無非是文字交流（郵件、書信）、語音交流（打電話、即時語音）以及用影像視頻等形式。因此，神經網路（確切說是深度學習）可以解決的問題確實涵蓋了生活的各個方面。轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/227932.html
標籤：Qualcomm開發
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