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發布日期:2019-08-08 作者:tm 點擊:

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AI深度學習解決方案

伊在人线香蕉观新在线隨著AI應用領域逐漸普及,各大互聯公司及各個技術大咖都積極涉足其中,AI深度學習現已逐漸服務于我們的生活當中,根據市場信息評估顯示,AI技術將是未來幾十年的“黃金產業”。

伊在人线香蕉观新在线下面我們簡單分析一下什么是AI深度學習:

伊在人线香蕉观新在线深度學習 (也稱為深度結構化學習或分層學習 )

伊在人线香蕉观新在线基于學習數據表示的更廣泛的機器學習方法系列的一部分,而不是特定于某種任務的算法。學習可以是監督,半監督或無監督的方式。深度學習架構分為:深度神經網絡,深度置信網絡和遞歸神經網絡,

伊在人线香蕉观新在线現已廣泛應用于:計算機視覺 , 語音識別 , 自然語言處理 ,音頻識別,社交網絡過濾, 機器翻譯 , 生物信息學 , 藥物設計 ,醫學圖像分析等領域。它們產生的結果可與人類專家相媲美,在某些情況下優于人類專家。下面我們舉幾個例子簡單解析一下

自動語音識別

大規模自動語音識別是深度學習的第一個也是最有說服力的成功案例。語音識別的最初成功基于TIMIT的小規模識別任務。 該數據集包含來自美國英語八種主要方言的630個發言者,每位發言者閱讀10個句子。 

它的小尺寸允許嘗試許多配置。 更重要的是,TIMIT任務涉及電話序列識別,與字序列識別不同,它允許弱電話雙字母語言模型。 這使得可以更容易地分析語音識別的聲學建模方面的強度。所有主要的商業語音識別系統(例如,Microsoft Cortana , Xbox , Skype Translator , Amazon Alexa , Google Now , Apple Siri , 百度和iFlyTek語音搜索,以及一系列Nuance語音產品等)都基于深度學習。

圖像識別

用于圖像分類的通用評估集是MNIST數據庫數據集。通常用于目標檢測(人臉檢測,車輛、車牌、車型檢測等)、物體識別、人臉識別、行為檢測(尾隨、停止、消失檢測等)等,涉及智能交通,智能公共安全,建筑智能化等各個領域。

視覺藝術處理

與圖像識別方面取得的進展密切相關的是深度學習技術在各種視覺藝術任務中的應用越來越多。 DNN已經證明自己有能力,例如,識別給定繪畫的風格時期,“捕捉”給定繪畫的風格并以視覺上令人愉悅的方式將其應用于任意照片,以及產生基于隨機視覺輸入字段的圖像。

伊在人线香蕉观新在线藥物發現和毒理學 

伊在人线香蕉观新在线很大比例的候選藥物未能獲得監管部門的批準。 這些失敗是由功效不足(目標效應),不良相互作用(脫靶效應)或意外毒性效應引起的,研究探索了使用深度學習來預測生物分子以及環境化學物質對營養素,家用產品和藥物的毒性作用 。

圖像恢復 

深度學習已成功應用于反演問題 ,如去噪 , 超分辨率 , 修復和電影著色 。 這些應用程序包括學習方法,如“有效圖像恢復的收縮場” ,它在圖像數據集上訓練,以及Deep Image Prior ,它訓練需要恢復的圖像。

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