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從互聯(lián)網(wǎng)搜索到語(yǔ)言翻譯，乃至識(shí)別患有自閉癥風(fēng)險(xiǎn)的基因……凡是需要從大量數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)未知信息的領(lǐng)域，都是深度學(xué)習(xí)可以一展拳腳的地方。那么，什么是深度學(xué)習(xí)技術(shù)？它將怎樣改變?nèi)祟惖纳睿?br />
所謂深度學(xué)習(xí)，就是用多層神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的功能。這些多層的電腦網(wǎng)絡(luò)像人類大腦一樣，可以收集信息，并基于收集到的信息產(chǎn)生相應(yīng)的行為。
人工智能的“機(jī)器學(xué)習(xí)”早是在20世紀(jì)50年代，由英國(guó)數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈(Alan Turing)提出了。在上世紀(jì)60年代，生物學(xué)家在研究貓的腦皮層時(shí)，發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能有效降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。利用這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)編寫的深度學(xué)習(xí)程序，適應(yīng)性很強(qiáng)，成為人工智能的突破口。
2001年，美國(guó)三菱電機(jī)研究實(shí)驗(yàn)室的保羅·維奧拉和邁克爾·瓊斯使用稱為自適應(yīng)增強(qiáng)技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)圖像中的人臉。
到了2006年，深度學(xué)習(xí)開(kāi)始嶄露頭腳，而在近幾年取得飛速的發(fā)展，無(wú)論是學(xué)術(shù)研究還是企業(yè)應(yīng)用均呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的趨勢(shì)；伴隨著這項(xiàng)技術(shù)的不斷成熟，深度學(xué)習(xí)在多領(lǐng)域發(fā)力，取得一系列成功的應(yīng)用。
其中為人所熟知的當(dāng)屬視覺(jué)功能。我們的相機(jī)可以像眼睛一樣看到這個(gè)世界，卻不能像大腦一樣看懂這個(gè)世界，深度學(xué)習(xí)恰恰補(bǔ)上了這個(gè)短板。有了深度學(xué)習(xí)，百度識(shí)圖可以準(zhǔn)確識(shí)別照片中的物體類別，并對(duì)照片進(jìn)行自動(dòng)歸類或搜索。有了深度學(xué)習(xí)，我們可以很方便地刷臉付款。有了深度學(xué)習(xí)，特制機(jī)器可以檢測(cè)一定空間內(nèi)所有人員、車輛的行蹤，并對(duì)可疑和危險(xiǎn)事件及時(shí)報(bào)警。
同時(shí)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語(yǔ)音識(shí)別方面，也有廣泛的應(yīng)用。在深度學(xué)習(xí)的幫助下，計(jì)算機(jī)擁有越來(lái)越強(qiáng)大的語(yǔ)音識(shí)別能力，這可能改變目前仍以鍵盤為主的人機(jī)交互模式。
例如 音色的定制化，需要跟蹤錄大量的音庫(kù)，重新訓(xùn)練一個(gè)模型；還有個(gè)性化表示方法的定制化，可以錄一些數(shù)據(jù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，自適應(yīng)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。
語(yǔ)音合成主要采用波形拼接合成和統(tǒng)計(jì)參數(shù)合成兩種方式。波形拼接語(yǔ)音合成需要有足夠的高質(zhì)量發(fā)音人錄音才能夠合成高質(zhì)量的語(yǔ)音，它是商業(yè)產(chǎn)品中常用的語(yǔ)音合成技術(shù)。統(tǒng)計(jì)參數(shù)語(yǔ)音合成雖然整體合成質(zhì)量略低，但是在小規(guī)模語(yǔ)料、低占用資源的情況下，優(yōu)勢(shì)更為明顯。
現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言翻譯等領(lǐng)域，均戰(zhàn)勝傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，甚至在人臉驗(yàn)證、圖像分類上還超過(guò)人類的識(shí)別能力。專家預(yù)計(jì)，再過(guò)些年，我們口袋里的手機(jī)也可以運(yùn)行像人腦一樣復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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