是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以處理圖像，語音以及NLP？對于目前的深度學(xué)習(xí)模型，雖然深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一是設(shè)計能夠處理各種任務(wù)的算法，但是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理

是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以處理圖像，語音以及NLP？

對于目前的深度學(xué)習(xí)模型，雖然深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)之一是設(shè)計能夠處理各種任務(wù)的算法，但是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模型。然而，每一種模式也在相互學(xué)習(xí)、相互融合、共同提高。例如，一些創(chuàng)新可以同時改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如批量標(biāo)準(zhǔn)化和關(guān)注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計算機(jī)視覺，最流行的是CNN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺領(lǐng)域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點(diǎn)。將上述模型應(yīng)用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標(biāo)檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應(yīng)用。

語音處理，2012年之前，最先進(jìn)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(jié)合。目前最流行的是深度學(xué)習(xí)RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其長、短期記憶網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)模型也經(jīng)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(wù)場景有不同的模型和策略來解決一些問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么有數(shù)學(xué)模型？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最初是模擬人類大腦皮層神經(jīng)元工作模式的數(shù)學(xué)模型。科學(xué)問題解決的過程一般需要建立一個模型，即人類經(jīng)驗總結(jié)或知識抽象的結(jié)構(gòu)。為什么現(xiàn)代工程問題喜歡抽象成數(shù)學(xué)模型？因為數(shù)學(xué)是描述自然規(guī)律最恰當(dāng)?shù)恼Z言，也是表達(dá)自然規(guī)律最嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼Z言。把問題抽象成一個數(shù)學(xué)模型，然后進(jìn)行推理進(jìn)化，是最可靠的結(jié)論。這樣一個可靠的結(jié)論可以為實踐活動提供強(qiáng)有力的理論支持，大大降低實踐活動中不可靠因素或不確定風(fēng)險的成本！