深度學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，它使用多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行一系列任務(wù)，從計算機視覺到自然語言處理。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的不同之處在于，它能夠在分析大型數(shù)據(jù)集時進行自我學(xué)習(xí)和改進，因此能應(yīng)用在許多不同的領(lǐng)域。

1、為黑白照片添加顏色

為黑白照片添加顏色又叫做圖像著色。很久以來，這項工作都是由人工來完成的，是一個十分繁雜的任務(wù)。通過深度學(xué)習(xí)方法，可以為黑白照片自動上色。其原理是，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)照片中自然呈現(xiàn)的模式，包含藍色的天空、白色或灰色的云，以及綠色的草。它利用過去的經(jīng)驗來學(xué)習(xí)這一點，雖然有時會出錯，但大多數(shù)時候都是高效準(zhǔn)確的。

2、檢測兒童是否發(fā)育遲緩

語言障礙、自閉癥和發(fā)育障礙可能會剝奪患有這類疾病兒童的良好生活質(zhì)量。早期診斷和干預(yù)可以對兒童的身體、精神和情緒健康產(chǎn)生良好的影響。因此，深度學(xué)習(xí)最重要的應(yīng)用之一就是早期發(fā)現(xiàn)和糾正這些與嬰幼兒有關(guān)的問題。這是機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的主要區(qū)別，機器學(xué)習(xí)通常只用于特定的任務(wù)，而深度學(xué)習(xí)則幫助解決人類最重要的問題。

3、自動機器翻譯

互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造了一種環(huán)境，可以讓人和人之間的溝通變得無處不在。但是，一件事并沒有改變：當(dāng)雙方不講共同語言時，需要將一種語言翻譯成另一種語言。自動機器翻譯是利用計算機將一種自然語言(源語言)轉(zhuǎn)換為另一種自然語言(目標(biāo)語言)的過程。事實上，自動機器翻譯已經(jīng)存在很長時間了，但是深度學(xué)習(xí)在自動翻譯文本和自動翻譯圖像兩個特定領(lǐng)域取得了最佳成果。

采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的文本翻譯可以在不進行任何序列預(yù)處理的情況下進行，算法能夠?qū)W習(xí)詞匯和它們的映射之間的關(guān)系，然后翻譯為另一種語言。使用大型LSTM遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的堆疊網(wǎng)絡(luò)來完成這種轉(zhuǎn)換。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用來識別有文字的圖像以及文字在場景中的位置。一旦識別出來，它們就可以將其轉(zhuǎn)換成文本，進行翻譯，并用翻譯后的文本重新創(chuàng)建圖像。這通常被稱為即時視覺翻譯。

4、預(yù)測自然災(zāi)害

人類的生存發(fā)展依賴于自然，但有時候自然災(zāi)害的出現(xiàn)不但會給人們的正常生活和生產(chǎn)秩序帶來破壞，同時也會造成人們生命財產(chǎn)巨大的損失。現(xiàn)在，研究人員發(fā)現(xiàn)可以利用深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行分析，來預(yù)測自然災(zāi)害。這不僅可以拯救成千上萬的生命，還可以提前采取有針對性的措施減少造成的財產(chǎn)損失。

5、個性化服務(wù)

每個線上購物平臺現(xiàn)在都在嘗試使用聊天機器人為訪客提供人性化的服務(wù)。深度學(xué)習(xí)讓亞馬遜、阿里巴巴等電商巨頭能夠通過產(chǎn)品推薦、個性化套餐和折扣等形式提供無縫的個性化體驗。即使是在新興市場中獲得成功，也是通過推出更可能迎合消費者心理的產(chǎn)品或計劃來實現(xiàn)的。

6、自動手寫生成

這是一項根據(jù)手寫示例語料庫，為給定的單詞或短語生成新的手寫內(nèi)容的任務(wù)。具體來說，就是給定一個手寫示例語料庫，然后為給定的文字生成新的筆跡。在筆跡樣本被創(chuàng)建時，筆跡可被視為一系列的坐標(biāo)，通過這個語料庫，深度學(xué)習(xí)算法將學(xué)習(xí)筆的運動與文字之間的關(guān)系，然后生成新的示例。

7、生成文字描述

根據(jù)給定圖像，系統(tǒng)可以自動生成描述圖像內(nèi)容的文字。通常，該系統(tǒng)使用非常大的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測照片中的目標(biāo)，然后使用一個遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成連貫的句子。

8、恢復(fù)視頻中的聲音

為無聲視頻恢復(fù)聲音聽起來似乎不可能，但請記住，有些人可以讀懂別人的唇語。麻省理工學(xué)院的計算機和人工智能實驗室的研究人員創(chuàng)建了一套深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，他們將鼓槌敲打和刮擦物體錄制成視頻，對深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。經(jīng)過幾次迭代學(xué)習(xí)，研究人員將視頻靜音，并要求計算機重新生成預(yù)期聽到的聲音，取得令人印象深刻的成果。

以上這些深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在某些情況下已經(jīng)很常見了，你可能至少使用了其中一個。盡管這項技術(shù)已經(jīng)開始被廣泛使用，但這僅僅是個開始。隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，將會有越來越多的應(yīng)用出現(xiàn)在我們的生活和工作中。