深度學習行業應用前景 深度學習行業發展趨勢分析

• 2022年11月22日 ZhouXun來源：互聯網 476 25
• 繁體

一是關注真實課堂條件下深度學習與學生素養發展的實證研究;二是從個別具體操作策略的探討轉向為一般化操作模式的建構;三是從單純關注深度學習的技術性支持轉向為情境性的環境支持系統設計。深度學習研究又呈現出兩個較為明顯的特點。

深度學習本質上是一種新興的機器學習算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。

深度學習行業應用前景 深度學習行業發展趨勢分析

其可以通過對數據的底層特征進行學習從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數據的分布式規律，進而預測或分類數據。深度學習是一種學習數據表征的算法，它可以從無規律、抽象的觀測值即輸入值中學習到數據的隱藏特征，比如CNN算法通過輸入的圖片像素點RGB值可以學習到圖片的內部特征，例如圖片中的實體、數字等。深度學習的好處是其用高效的特征提取算法替代了原始的手工獲取特征的手段。

深度學習概念由Hinton于2006年在《Science》上發表的論文《DeepLearning》提出：

1、在ANN中，感知器的隱層數量越多，對于數據隱藏特征的學習能力就越強，而且學習到的特征會更好的幫助理解數據，從而能夠更好的對數據進行可視化或分類;

2、由于ANN層數越多，參數就會以幾何倍數的增加，因此ANN的層數會加大對整個網絡的訓練效率，由此Hinton提出了基于無監督學習的“逐層初始化”來有效克服該難題。在深度學習領域中，最先出現的算法是Hinton提出的限制玻爾茲曼機(RBM)以及基于此提出的深度置信網絡(DBN)，這兩種算法為解決復雜的優化難題提供了思路，為解決多層復雜網絡帶來了希望。之后提出的自動編碼器算法也風靡一時。

此外Hinton的得意弟子Lecun等人提出的卷積神經網絡(CNN)真正將深度學習研究領上了高潮，其本質上是用來解決圖片或視頻中的實體識別等難題的，它利用圖片2維或3維空間特性有效的減少了網絡的訓練參數。

深度學習除了在應用領域的快速擴張，一些基礎技術研究依然保持著很高的熱度。主要可以分成以下幾個方向：

深度學習的基礎理論研究;深度學習和其他方法的結合擴展;深度學習一些優勢的深耕和發揚光大;深度學習現階段一些局限性的解決。當然這幾個方面也是相互影響，相互交織的。

深度學習的理論性研究側重給出對深度學習有效性更好的解釋，對深度學習的泛化能力更好的證明，以及如何更快收斂更好地學習等。

根據中研普華產業研究院發布的《2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告》顯示：

一些較成功的深度學習應用集中在圖像識別、文本分析、產品推薦、欺詐預防和內容管理等領域的增量和實際改進上。深度學習可能會帶來未來更強大、更具顛覆性的應用發展，如無人駕駛汽車、個性化教育和預防性醫療保健。隨著應用的不斷拓展，全球深度學習軟件市場將從2017 年的30 億美元增長到2025 年的672 億美元。

國外的深度學習研究在整體上呈現出三個基本趨勢：

一是關注真實課堂條件下深度學習與學生素養發展的實證研究;二是從個別具體操作策略的探討轉向為一般化操作模式的建構;三是從單純關注深度學習的技術性支持轉向為情境性的環境支持系統設計。深度學習研究又呈現出兩個較為明顯的特點。

本報告在總結中國深度學習發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國深度學習的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為深度學習企業在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環境調整經營策略。

了解更多行業數據詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告》。

• 相關深度報告REPORTS

  

  2021-2025年中國深度學習發展及趨勢專項研究報告

  深度學習本質上是一種新興的機器學習算法，其基本模型框架是基于ANN的，如含有多隱層的感知器。其可以通過對數據的底層特征進行學習從而得到更加抽象的隱藏特征，從而特到數據的分布式規律，進C...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡