深度学习驱动的语音与影像识别应用加速

"1-2gtc2016-以深度學習加速語音及影像辨識應用發展.pdf" 本文档是2016年在台北举行的会议中的演讲材料，由Shun-Fang Yang博士，来自中华电信公司的电信实验室，探讨了深度学习（Deep Learning）如何在语音识别和图像识别应用中加速发展。演讲内容涵盖了深度学习的基本概念、深度神经网络（DNN）、人工神经网络（ANN）以及常见的深度学习网络架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），特别是它们在语音和图像处理中的应用。 1. 深度学习DNN（Deep Neural Network） 深度学习DNN是一种模拟人脑神经元工作的机器学习模型。每个神经元都是一个函数，通过权重和偏置进行计算，然后通过激活函数如Sigmoid函数进行非线性转换。DNN的创新在于其多层结构，允许更复杂模式的学习和表示。 2. 用于语音识别的深度学习 DNN在语音识别中的应用显著提升了识别的准确率。通过使用RNN，特别是长短期记忆网络（LSTM），可以处理序列数据的时序特性，更好地捕捉语音信号中的上下文信息，这对于理解和处理自然语言至关重要。 3. 用于图像识别的深度学习 CNN是深度学习在图像识别领域的重要工具。CNN利用局部连接、权值共享、池化操作以及多层结构，能有效地提取图像特征，尤其适合于图像分类和物体检测任务。 4. 深度学习的训练算法 2006年关于深度信念网络（Deep Belief Networks）的快速学习算法提出，通过非监督学习预训练权重，大大减少了有监督学习阶段的训练时间。这种预训练和微调的方法成为当时DNN训练的一个重要策略。 5. 深度学习的回顾与展望 LeCun、Bengio等人的深度学习综述进一步阐述了这些技术的发展和影响，强调了深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域的重要性，并指出它将继续推动人工智能的边界。 该演讲深入浅出地介绍了深度学习的核心概念及其在语音和图像识别中的应用，展示了深度学习如何通过不断的技术创新和优化，加速这两个领域的进步。