利用卷積的目標篩選功能，用在視覺識別領域。現在此領域好用的網路基本上全部基於cnn，核心都是卷積。
迴圈神經網路用於語音識別於自然語言處理。
「相較於 cnn 在影象識別和檢測方面的廣泛應用，基於序列模型的 rnn 的應用方面則是語音識別、文字翻譯和自然語言處理等其他更為激動人心的領域。所以，正如 cnn 在計算機視覺中的應用一樣，在 rnn 中筆者將重點關注其在自然語言處理的應用與研究。」——程式設計師必修課 - 知乎
個人感覺主要強化學習用在決策上。
應用在 生成
「可以生成影象，可以為資料樣本少的網路提供訓練資料，其的它的其他應用不清楚」——jj
深度學習Deep Learning
概述 deep feedforward network 深度前饋網路 又名feedforward neural network 前饋神經網路 或 multilayer perceptron 多層感知器 是深度學習模型的精髓 前饋網路的目的是逼近某種方程f 比如乙個分類器，y f x 將輸入x對映到類...
深度學習Deep learning
第二章 tensorflow之前期零七八碎的小知識 二 tensorflow小知識 總結深度學習入門必須了解一些關於numpy的知識，本文介紹一些零七八碎的注意事項。array1 1,2,3 4,5,6 7,8,9 array2 array1 這麼做是不對的 python中只是把array1的記憶體...
視覺跟蹤演算法 deeplearning
視覺跟蹤，就是依據目標在第一幀的位置，對後續幀中目標的位置進行判定的過程。其主要困難是如何適應目標在運動過程中受內外部因素的影響而引起的外觀變化。主要分為生成模型方法和判別模型方法。所謂生成模型，就是依據歷史幀，生成模型，用以檢測當前幀中候選目標的重構誤差，重構誤差最小的即為跟蹤結果。判別模型，是將...