微信對語音輸入的升級是否在收集大量訓練數(shù)據(jù)？這是毫無疑問的。事實上，語音識別的算法近年來并沒有得到很大的更新，最重要的是依靠大量的數(shù)據(jù)，通過大量的數(shù)據(jù)來訓練模型的準確性，這就是所謂的數(shù)據(jù)驅動方法。

語音識別在其早期發(fā)展中有兩個方向。一個方向是根據(jù)語法和語義進行識別，但這種方法長期以來沒有取得突破。第二個方向是讓計算機學習大量的數(shù)據(jù)，然后通過大量的數(shù)據(jù)來訓練模型的準確性。這一方向在互聯(lián)網(wǎng)時代，已經(jīng)取得了長足的進步，并逐漸取得了主導地位。毫不夸張地說，當算法之間的差異不大時，數(shù)據(jù)量越大，精度就越好。微信此舉顯然正是出于這一考慮。

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其實這個問題的實質是，如果我們用機器學習算法對數(shù)據(jù)集上的數(shù)據(jù)模型進行一次訓練，保存模型，然后用同樣的算法和同樣的數(shù)據(jù)集以及數(shù)據(jù)排序對其進行再次訓練，那么第一個模型和第二個模型是一樣的嗎？

這可能是因為神經(jīng)網(wǎng)絡用增益或權重的隨機值初始化，然后每個模擬在訓練階段有不同的起點。如果您希望始終保持相同的初始權重，可以嘗試為初始權重修復種子以消除問題。

如果我們深入研究這個問題，我們可以根據(jù)ml算法的“確定性”來對其進行分類。當從同一個數(shù)據(jù)集進行訓練時：

一個是總是生成相同的模型，并且記錄以相同的順序呈現(xiàn)；

另一個是總是生成不同的模型，并且記錄順序不同。

在實踐中，大多數(shù)是“不確定的”。模型變化的原因可能是機器學習算法本身存在隨機游走、不同權值的隨機初始化、不同分量的概率分布抽樣來分配優(yōu)化函數(shù)。

雖然模型的“不確定性”可能會對單個訓練結果造成干擾，但我們也可以用“不確定性”來確認模型的穩(wěn)定性，如決策樹、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡等，最終可以通過多次迭代來確認模型的穩(wěn)定性。

是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數(shù)據(jù)，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(jīng)網(wǎng)絡，其長、短期記憶網(wǎng)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(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。不同的任務場景有不同的模型和策略來解決一些問題。

當前名稱：語音數(shù)據(jù)包微信對語音輸入的升級是否在收集大量訓練數(shù)據(jù)？-創(chuàng)新互聯(lián)
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