深度学习主要解决以下类型的问题:
一、计算机视觉问题
- 对象检测与识别
- 实例分割
- 图像分类
- 面部识别
- 文字识别等
二、自然语言处理问题
- 文本分类
- 情感分析
- 语义相似度
- 文本摘要
- 机器翻译等
三、生成模型问题
- 图像生成
- 文本生成
- 语音生成
- 视频生成
四、强化学习问题
- 游戏 playing
- 高维动作空间处理
- 应对不确定性
- 交互环境的探索 等
五、时间序列问题
- 预测下一时刻值
- 时序动作分解
- 推荐系统
- 图像超分辨率等
总的来说,深度学习解决了:
- 计算机视觉问题
- 自然语言处理问题
- 生成模型问题
- 强化学习问题
- 时间序列问题
它通过学习复杂的多层表示,从大量原始数据中提取有用信息,解决复杂问题。
例如:
- 对象识别
- 语义理解
- 生成新的图像
- 探索环境
- 预测未来趋势