关于机器视频理解
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了关于机器视频理解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
这次和BOSS讨论起AI 方面的东西,说到机器能够经过训练识别静态图片。被同事和老板反问一句那对于动态视频的理解呢?
当时也是一下子焖了。回来路上就想到了LSTM 网络不就是为解决这些需要关联前后场景的东西诞生的吗,而且已经很成熟了。
长短期记忆网络作为RNN的一个分支是十分成功的,特别在自然语言处理(NLP)等方面得到很大应用
哎说来说去还是学习ML的时间太短。
至于模式识别和机器学习的区别。以自己浅薄的知识认为模式识别需要手动编写提取特征的代码,编写分类器。但是机器学习不需要!
所有的特征提取全部机器自己完成,被编码在了NN的隐藏层中。苹果已经使用AI改进合成图像的品质,那将来是否也能改善模拟器的品质呢?
最后一点 现在的AI绝对已经不是很多年前那个人为控制编写规则的AI了,只有理解这点才能理解为何现在AI这么引起关注(当然资本的炒作也是很大部分原因)
以上是关于关于机器视频理解的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
斯坦福机器学习视频笔记 Week6 关于机器学习的建议 Advice for Applying Machine Learning