【深度】人工智能革命：深度学习改变世界：十大正规买球的app排行榜前十名

过去四年间,人们认同早已注意到,我们身边的很多日常科技正在再次发生着日新月异的巨大进步。最显著的是,智能手机语音辨识功能的辨识质量与过去比有了极大突破。

我们只需对着手机讲出妻子或者丈夫的名字,就能毫不费力地接上他们的电话,而不至于被错收到铁路公司或者怒气冲冲的前女友或男友的电话上。事实上,我们目前正在更加多地通过语音辨识功能(例如亚马逊的Alexa、苹果的Siri、微软公司的Cortana、以及谷歌发售的大量语音交流功能)与计算机展开交流。

中国搜寻巨头百度称之为,在过去18个月内,用于语音辨识交互功能的用户数量减少了两倍。机器翻译及其他语言处置工具的质量与以前比起也有了极大提高。每个月,谷歌、微软公司、Facebook和百度都会发售新的语言处置功能。

谷歌翻译成(GoogleTranslate)目前需要获取32种语言间的语音翻译成,以及103种语言间的文本翻译成(还包括宿务语、伊博语和祖鲁语等小语种)。谷歌Inbox需要为收件箱里的电子邮件预设3条自动恢复。图像识别技术也在突飞猛进。以上四家企业都已发售了需要输出关键词就能老大你搜寻或自动整理照片库的功能。

例如,你可以很快检验出有画面里有狗的照片、下雪天摄制的照片、或者具备抽象化特性——例如有人亲吻——的照片。四家公司都在研发需要在数秒内为照片自动编写图片说明的功能。这些功能奇特非常简单,实质上背后毕竟十分简单的技术。

想想看,为了检验出狗的照片,软件就必需辨识从吉娃娃到德国牧羊犬等所有品种的狗,还必需考虑到狗的画面上下颠倒、狗的一部分模糊不清、狗坐落于画面左侧或右侧、起雾或下雨、晴天或阴天等等种类多样的情况。与此同时,还必需回避丢弃狼和猫。而这一切意味着要用到图片像素。

那么,这一切都是怎么做的?神经网络如何辨识出有图片中有狗?1.训练训练阶段中,让神经网络处置数以千计的有标签动物图片,并自学如何将其分类。2.输出将一张无标签图片输出涉及网络。a.第一层神经元对边线等图像元素作出反应。b.更加高层神经元对更好简单结构作出反应。

c.最顶层神经元对非常复杂抽象化的概念作出反应,即辨别出有有所不同动物。3.输入神经网络说出最有可能是什么物体。

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