带你认识机器人起名的核心技术“深度学习”的常见的应用

发表时间:2018-05-24阅读:537


作为书海慧名核心技术——机器人起名,相信对普罗大众来说还是十分陌生的,对于问题的简化,我们可以慢慢为大家剖析这项技术机的独特性,我们可以先从起核心组成要素之一的深度学习来一一解析。


什么是深度学习


深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。


深度学习 Deep Learning—深度学习常见的应用及学习资源


常用应用


除了书海慧名把它应用于起名行业外,其实深度学习还有更多应用领域被大众所熟知的:

深度学习被用于研究界和工业界,帮助解决许多大数据问题,如计算机视觉,语音识别和自然语言处理。实际的例子包括:

  1. 车辆,行人和地标识别的司机协助

  2. 图像识别

  3. 语音识别和翻译

  4. 自然语言处理

  5. 生命科学

  6. 深度学习的引擎(机器人起名关键)

深度学习 Deep Learning—深度学习常见的应用及学习资源


自动驾驶


国外自动驾驶的大头是Uber和Lyft,Alphabet的Waymo和Tesla。由于软件错误,Uber 在旧金山错过了几盏红灯,但是由于之前报道过的人为错误,Uber开始了一年的挫折。之后Uber分享了内部使用的汽车可视化平台的细节。

  • Uber的自驾车计划在12月份达到了200万英里;

  • Waymo模拟显示改进的车辆导航;

  • Lyft宣布正在建立自己的自主驾驶硬件和软件;

  • 特斯拉Autpilot还没有看到太多的更新;

  • 苹果,Tim Cook 证实,苹果公司正在开发用于自动驾驶汽车的软件。

深度学习 Deep Learning—深度学习常见的应用及学习资源

硬件应用


现代深度学习技术,要求昂贵的GPU来训练最先进的模型。到目前为止,NVIDIA一直是大赢家。今年,它宣布了其新的Titan V旗舰GPU。(颜色是土豪金)但是竞争正在增加。

  • Google的TPU 现在可以在其云平台上使用;

  • 英特尔的Nervana 推出了一套新的芯片;

  • 特斯拉承认它正在开发自己的AI硬件。


艺术应用


  • 今年初获得最多的吸引力的一个应用是图像,音乐,草图和视频的生成性建模。

  • NIPS 2017年会议今年首次推出了机器学习创意与设计研讨会。

  • 最流行的应用程序之一是谷歌的QuickDraw,它使用神经网络来识别你的涂鸦。使用发布的数据集,您甚至可以教机器为您完成您的绘图。

深度学习 Deep Learning—深度学习常见的应用及学习资源


回到起名的话题,这种机器人起名是汇集了国内著名专家的智慧,采用八元素智能起名技术、全国户籍大数据重名率比对系统、高精度天文时间同步系统、传统易学精准分析系统,从汉字的字形、字义、读音、内涵、五行、数理,到天文真太阳时的定位、全国大数据重名率的分析比对、对社交影响的分析应用等等方面。


人类总会犯错,在起名计算精准的真太阳时以及八字喜用神的时候,假若出错便会使后面的工作变得毫无意义,确保准确的准确的生辰八字是起名的基础,在排除人类的几率犯错后,就能保证从基础层面起名不会犯大错,影响人的一生,这就是引入机器人起名的重要因素之一。




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