是否存在通用的神經網絡模型，可以處理圖像，語音以及NLP？對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設計能夠處理各種任務的算法，但是深度學習的應用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經網絡處理

是否存在通用的神經網絡模型，可以處理圖像，語音以及NLP？

對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設計能夠處理各種任務的算法，但是深度學習的應用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經網絡處理模型。然而，每一種模式也在相互學習、相互融合、共同提高。例如，一些創(chuàng)新可以同時改進卷積神經網絡和遞歸神經網絡，如批量標準化和關注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計算機視覺，最流行的是CNN，卷積神經網絡，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數據，廣泛應用于計算機視覺領域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點。將上述模型應用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應用。

語音處理，2012年之前，最先進的語音識別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的結合。目前最流行的是深度學習RNN遞歸神經網絡，其長、短期記憶網絡LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統(tǒng)的自然語言處理方法外，目前的自然語言處理深度學習模型也經歷了幾個發(fā)展階段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務場景有不同的模型和策略來解決一些問題。

bp神經網絡和hopfield神經網絡有什么區(qū)別？

BP神經網絡是一種人工神經網絡。常用的神經網絡有BP、RBF、SOM、Hopfield等。它的功能更強，記憶也不同。一般來說，人工神經網絡的主要功能是模式識別和分類訓練。

hopfield神經網絡和遺傳算法的不同點？

兩者有很多不同之處。換言之，兩者沒有多少相似之處。Hopfield網絡基本上建立了每次能量下降的機制。另一方面，遺傳算法則大不相同。它是一種群體搜索機制。首先，它初始化了一堆解決方案，然后，根據概述，它允許優(yōu)秀的解決方案進入下一代（注意可能會有一些較差的解決方案，Hopfield意味著每一代的能量都會下降）。下一代通過交叉和變異機制產生新一代。因為下一代通過每一次選舉的概率會更高，所以根據概率，每一代都會比上一代好。這樣，它最終會進化成一代足夠優(yōu)秀的媒介。它們都經歷了幾代人的衰落，最終趨于穩(wěn)定。但兩者是不同的，遺傳算法是每一代都是一個群體，而霍普菲爾德是一個個體。每一代遺傳算法都允許更壞的條件，這有助于跳出局部最優(yōu)。而Hopfield能量每次都在下降，具有貪婪算法的味道，一般不能跳出局部最優(yōu)。就這樣。神經網絡之家