深度學(xué)習(xí)典型應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能適應(yīng)新環(huán)境的系統(tǒng)，它針對(duì)過(guò)去經(jīng)驗(yàn)(信息)的重覆學(xué)習(xí)，而具有分析、預(yù)測(cè)、推理、分類(lèi)等能力，是當(dāng)今能夠仿效人類(lèi)大腦去解決復(fù)雜問(wèn)題的系統(tǒng)，比起常規(guī)的系統(tǒng)(使用統(tǒng)計(jì)方法、模式識(shí)別、分類(lèi)、線性或非線性方法)而言，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)具有更強(qiáng)大的功能和分析問(wèn)題技巧，可以用來(lái)解決信號(hào)處理、仿真預(yù)測(cè)、分析決策等復(fù)雜的問(wèn)題。目前，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在各個(gè)方向有了非常廣泛的應(yīng)用。1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)典型的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用包括目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、超分辨率重建、行人重識(shí)別。目標(biāo)檢測(cè)（objectdetection）是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，核心任務(wù)是篩選出給定圖像中所有感興趣的目標(biāo)，確定其位置和大小。其中難點(diǎn)便是遮擋，光照，姿態(tài)等造成的像素級(jí)誤差，這是目標(biāo)檢測(cè)所要挑戰(zhàn)和避免的問(wèn)題。現(xiàn)如今深度學(xué)習(xí)中一般通過(guò)搭建DNN提取目標(biāo)特征，利用ROI映射和IoU確定閾值以及區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)RPN統(tǒng)一坐標(biāo)回歸損失和二分類(lèi)損失來(lái)聯(lián)合訓(xùn)練。廣泛應(yīng)用于工業(yè)中的瑕疵檢測(cè)，標(biāo)簽識(shí)別等。語(yǔ)義分割（semanticsegmentation）旨在將圖像中的物體作為可解釋的語(yǔ)義類(lèi)別，該類(lèi)別將是DNN學(xué)習(xí)的特征聚類(lèi)得到。和目標(biāo)檢測(cè)一樣，在深度學(xué)習(xí)中需要IoU作為評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)估設(shè)計(jì)的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)。值得注意的是，語(yǔ)義類(lèi)別對(duì)應(yīng)于不同的顏色，生成的結(jié)果需要和原始的標(biāo)注圖像相比較，較為一致才能算是一個(gè)可分辨不同語(yǔ)義信息的網(wǎng)絡(luò)。它的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，比如是利用土地的衛(wèi)星影像測(cè)量土地覆蓋信息，監(jiān)測(cè)地區(qū)的森林砍伐和城市化、道路和建筑物檢測(cè)，醫(yī)療影像中病灶的分割（病灶定靶，體積計(jì)算用于診斷等，手術(shù)導(dǎo)航，如腫瘤分割）等。超分辨率重建（superresolutionconstruction）的主要任務(wù)是通過(guò)軟件和硬件的方法，從觀測(cè)到的低分辨率圖像重建出高分辨率圖像，這樣的技術(shù)在醫(yī)療影像和視頻編碼通信中十分重要。該領(lǐng)域一般分為單圖像超分和視頻超分，一般在視頻序列中通過(guò)該技術(shù)解決丟幀，幀圖像模糊等問(wèn)題，而在單圖像在中主要為了提升細(xì)節(jié)和質(zhì)感。在深度學(xué)習(xí)中一般采用殘差形式網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)雙二次或雙三次下采樣帶來(lái)的精度損失，以提升大圖細(xì)節(jié)；對(duì)于視頻超分一般采用光流或者運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償來(lái)解決幀圖像的重建任務(wù)。行人重識(shí)別（personre-identification）也稱(chēng)行人再識(shí)別，是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在特定行人的技術(shù)。其廣泛被認(rèn)為是一個(gè)圖像檢索的子問(wèn)題。核心任務(wù)是給定一個(gè)監(jiān)控行人圖像，檢索跨設(shè)備下的該行人圖像。現(xiàn)如今一般人臉識(shí)別和該技術(shù)進(jìn)行聯(lián)合，用于在人臉識(shí)別的輔助以及人臉識(shí)別失效（人臉模糊，人臉被遮擋）時(shí)發(fā)揮作用。在深度學(xué)習(xí)中一般通過(guò)全局和局部特征提取和以及度量學(xué)習(xí)對(duì)多組行人圖片進(jìn)行分類(lèi)和身份查詢(xún)。2.語(yǔ)音識(shí)別語(yǔ)音識(shí)別（speechrecognization）是一門(mén)交叉學(xué)科，近十幾年進(jìn)步顯著。除了需要數(shù)字信號(hào)處理，模式識(shí)別，概率論等理論知識(shí)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展也使其有了很大幅度的效果提升。深度學(xué)習(xí)中將聲音轉(zhuǎn)化為比特的目的類(lèi)似于在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中處理圖像數(shù)據(jù)一樣，轉(zhuǎn)換為特征向量，與圖像處理不太一樣的是需要對(duì)波（聲音的形式）進(jìn)行采樣，采樣的方式，采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)和坐標(biāo)也是關(guān)鍵信息，然后對(duì)這些數(shù)字信息進(jìn)行處理輸入到網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)可以進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的模型。語(yǔ)音識(shí)別的難點(diǎn)有很多，例如克服發(fā)音音節(jié)相似度高進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)等，這就需要很多不同人樣本的聲音作為數(shù)據(jù)集來(lái)讓深度網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的泛化性，以及需要設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)本身的復(fù)雜程度是否得當(dāng)?shù)葪l件。語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景很多，例如微軟從2012年開(kāi)始，利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行機(jī)器翻譯和中文語(yǔ)音合成工作，其人工智能小娜背后就是一套自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別的數(shù)據(jù)算法?？拼笥嶏w實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)同樣可以接收來(lái)自人類(lèi)語(yǔ)音信息，將其轉(zhuǎn)化為文字以便進(jìn)行自然語(yǔ)言處理。3.自然語(yǔ)言處理自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的方向之一，研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。深度學(xué)習(xí)由于其非線性的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，將低維稠密且連續(xù)的向量表示為不同粒度的語(yǔ)言單元，例如詞、短語(yǔ)、句子和文章，讓計(jì)算機(jī)可以理解通過(guò)網(wǎng)絡(luò)模型參與編織的語(yǔ)言，進(jìn)而使得人類(lèi)和計(jì)算機(jī)進(jìn)行溝通。此外深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中研究人員使用循環(huán)、卷積、遞歸等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)不同的語(yǔ)言單元向量進(jìn)行組合，獲得更大語(yǔ)言單元的表示。不同的向量空間擁有的組合越復(fù)雜，計(jì)算機(jī)越是能處理更加難以理解的語(yǔ)義信息。將人類(lèi)的文本作為輸入，本身就具有挑戰(zhàn)性，因此得到的自然語(yǔ)言計(jì)算機(jī)如何處理就更難上加難，而這也是NLP不斷探索的領(lǐng)域。通過(guò)深度學(xué)習(xí)，人們已經(jīng)在AI領(lǐng)域向前邁出一大步，相信人與機(jī)器溝通中“信、達(dá)、雅”這三個(gè)方面終將實(shí)現(xiàn)。NLP的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，例如：機(jī)器翻譯，情感分析，問(wèn)答系統(tǒng)，自動(dòng)摘要，聊天機(jī)器人，文本分類(lèi)，行業(yè)資訊熱點(diǎn)實(shí)時(shí)挖掘，用戶留言評(píng)論熱點(diǎn)分析，客戶投訴電話語(yǔ)音分析等。4.深度推薦系統(tǒng)信息技術(shù)部門(mén)中機(jī)器學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用之一是向潛在用戶或客戶推薦項(xiàng)目。這可以分為兩種主要的應(yīng)用：在線廣告和項(xiàng)目建議（通常這些建議的目的仍然是為了銷(xiāo)售產(chǎn)品）。兩者都依賴(lài)于預(yù)測(cè)用戶和項(xiàng)目之間的關(guān)聯(lián)，一旦向該用戶展示了廣告或推薦了該產(chǎn)品，推薦系統(tǒng)要么預(yù)測(cè)一些行為的概率