? ? 深度學(xué)習(xí)最早興起于圖像識別，但是在短短幾年時間里殿遂，深度學(xué)習(xí)推廣到了機(jī)器學(xué)習(xí)的各個領(lǐng)域诈铛。如今，深度學(xué)習(xí)在很多機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都有非常出色的表現(xiàn)勉躺，在圖像識別癌瘾、語音識別、音頻處理饵溅、自然語言處理妨退、機(jī)器人、生物信息處理蜕企、化學(xué)咬荷、電腦游戲、搜索引擎轻掩、網(wǎng)絡(luò)廣告投放幸乒、醫(yī)學(xué)自動診斷和金融等各大領(lǐng)域均有應(yīng)用。下面介紹深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用比較廣泛的幾個領(lǐng)域的應(yīng)用唇牧。
1.3.1 計(jì)算機(jī)視覺
? ? 計(jì)算機(jī)視覺時深度學(xué)習(xí)技術(shù)最早實(shí)現(xiàn)突破性成就的領(lǐng)域罕扎。隨著2012年深度學(xué)習(xí)算法AlexNet贏得圖像分類比賽ILSVRC冠軍，深度學(xué)習(xí)開始受到學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注丐重。
? ? 2012-2015年間腔召，通過對深度學(xué)習(xí)算法的不斷研究，ImageNet的圖像分類的錯誤率以每年4%的速度遞減扮惦。到2015年時臀蛛，深度學(xué)習(xí)算法的錯誤率為4%，已經(jīng)成功超越了人工標(biāo)注的錯誤率（5%）,實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個
