微软人工智能首席科学家邓力博士在上海IEEE-ICASSP2016大会上的演讲报告。邓力率先提出将深度神经网络应用于语音识别,显著提高了机器对语音的识别率,由此获得2015年IEEE技术成就奖。


《IEEE-ICASSP2016大会:深度学习技术及趋势报告》目录

机器感知中的深度学习

  • 语言

  • 图像

机器认知中的深度学习

  • 语义模型

  • 自然语言

  • 多模态

  • 推理,关注,记忆(RAM)

  • 知识呈现/管理/开发

  • 最佳决策(通过深度强化学习)

深度学习和AI研究中的三大热门领域及挑战

深度无监督学习
  • 无监督学习近来成了深度学习领域一大热点
  • 需要有一个任务为无监督学习设定基准,比如提高预测精度
  • 语音识别和图像说明的例子
  • 4种知识来源

未来研究挑战

  • 结构化嵌入从而更好地推理:结合神经网络表征
  • 结合深度判别模型和深度生成模型/贝叶斯模型
  • 深度无监督学习


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