DNN神经网络通过模拟神经元传导在解决图象识别上有良好的效果-小牛行研(hangyan.co)-AI驱动的行业研究数据服务

DNN神经网络通过模拟神经元传导在解决图象识别上有良好的效果

研究报告节选:

3)2015 年至今:逐步形成完整的产业链分工、协作体系。人工智能第三起的标志性事件发生在 2016 年 3 月,谷歌 DeepMind 研发的 AlphaGo 在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。随后,大众开始熟知人工智能,各个领域的热情都被调动起来。这次事件确立了以 DNN 神经网络算法为基础的统计分类深度学习模型,这类模型相比于过往更加泛化,通过不同的特征值提取可以适用于不同的应用场景中。同时,2010 年-2015 年移动互联网的普及也为深度学习算法带来了前所未有的数据养料。得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法的出现,人工智能开始大调整。人工智能的研究领域也在不断扩大,包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。深度学习的发展,让人工智能进入新的发展高潮。
《全球人工智能AI行业专题研究报告:大模型驱动AI全面提速,产业黄金十年投资周期开启》
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最后更新: 2022-06-23

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图表内容


DNN神经网络通过模拟神经元传导在解决图象识别上有良好的效果
K(x1)
X2
K(x2)
E)
Output
K(Xn)
Kernel layer
nput layer
Fully connected
Softmax layer
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