卷积神经网络的应用领域

卷积神经网络的应用领域主要有：图像识别、物体识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等。

1、卷积神经网络长期以来是图像识别领域的核心算法之一，并在学习数据充足时有稳定的表现。对于一般的大规模图像分类问题，卷积神经网络可用于构建阶层分类器，也可以在精细分类识别中用于提取图像的判别特征以供其它分类器进行学习。

2、卷积神经网络可以通过三类方法进行物体识别：滑动窗口、选择性搜索和YOLO。

3、卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。

4、CNN被用在语音识别中由来已久，在12、13年的时候Ossama Abdel-Hamid就将CNN引入了语音识别中。

5、卷积神经网络(CNN)最开始是用于计算机视觉中，然而现在也被广泛用于自然语言处理中，而且有着不亚于RNN(循环神经网络)的性能。

其它答案

冰阔落 2020-06-22 18:56:36

卷积神经网络已应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、视频分析、游戏AI等多个领域，成为计算机视觉、人工智能研究的重要工具之一。