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java 是否存在通用的神经网络模型,可以处理图像,语音以及NLP?

浏览量:2273 时间:2021-04-10 16:05:33 作者:admin

是否存在通用的神经网络模型,可以处理图像,语音以及NLP?

对于目前的深度学习模型,虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法,但是深度学习的应用还需要一定的专业化,目前还没有通用的神经网络处理模型。然而,每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如,一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络,如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。

图像和视频处理,计算机视觉,最流行的是CNN,卷积神经网络,它的变形和发展,CNN适合处理空间数据,广泛应用于计算机视觉领域。例如,alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面,提出了更有针对性的模型,并得到了广泛的应用。

语音处理,2012年之前,最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络,其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。

除了传统的自然语言处理方法外,目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段,如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。

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