Synthesia是一个基于人工智能的AI视频生成制作平台，利用深度学习算法来合成逼真的人脸表情和口型，从让虚拟的人物能够根据用户输入的文字来说话。用户只需要在网页上输入文字，就可以生成一段专业、有说服力的视频。其数据处理和系统符合SOC2和GDPR标准，并设有信任与安全团队保障数据安全和AI的道德应用。...
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网络媒体对“深度学习”描述
机器学习的一个分支
实现机器学习的技术
机器学习研究中的一个新的领域
机器学习的一个子集
深度学习框架
机器学习的方法
机器学习的分支
机器学习的子集
机器学习的一种
机器学习的子领域
搜索引擎对“深度学习”的分析
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提出：2006年
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框架：TensorFlow
网友给“深度学习”贴的标签
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- 神经网络
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网络媒体对“深度学习算法”描述
人工智能多个领域的底层框架
人工智能的核心要素
人工智能迎来新一轮飞速发展最重要的核心技术
人工神经网络的主要组成部分
人工神经网络的升级版
人工神经网络的更新
人工神经网络算法的一个拓展
人造神经网络的主干之一
众多排序算法当中的一种
包含多层非线性变换的神经网络
图像算法中的重要组成部分
实现人工智能技术和应用的核心
实现人工智能的重要技术手段
对人工神经网络的发展
数据驱动的一种模拟计算
机器学习的一个分支
深度学习与众不同的一部分
目前AI最常用的算法
强大的数据分析工具
深度学习一个非常独特的部分
深度学习算法领域的重要里程碑
语义识别领域的最优算法
超越传统机器学习的重要部分
近几年机器学习革命般的成果
基于统计的概率模型
模拟人脑的神经网络算法
近期人工智能领域中最大的突破之一
超越传统机器学习的重要一步
人工智能浪潮的三大技术基础
人工智能领域最新的算法
搜索引擎对“深度学习算法”的分析
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主要应用于：图像识别
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主要特征：多模态
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优点：自动学习对特定任务最有用的特征
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依赖于：神经网络
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假阳性率：40%
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分支：物体检测
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包括：卷积神经网络
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区别：特征工程
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发明人：Hinton
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基本思想：每一层进行非线性变换
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基础结构：人工神经网络
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属于：表示学习算法
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应用于：ADAS公司
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方法：CNN
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本质目的：优化某个损失函数
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核心组成部分：深度神经网络
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核心：表征学习
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模仿对象：人类大脑
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特点：处理多层次的数据
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用于：训练卷积神经网络
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组成部分：反向传播
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错误率：4%
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代表：DBN
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创始人：Geoffery Hinton
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创造：阿尔法Go /Zero
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核心假设：数据样本之间彼此
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缺点：加一些噪点
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准确率：89-90%
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负预测值：0.81
网友给“深度学习算法”贴的标签
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