1樓：張帥Daven
深度學習可以應用在推薦系統當中，而且可以取得很不錯的效果。
Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
2樓：姜兵
可以研究高速電路設計，晶元架構，還有資訊方向的如：資訊對抗等等！其他我不了解的也太多，你先要明確做哪個方向，然後先基礎，再深入
3樓：郭曉輝
有乙個很重要的方向就是combination of symbolic and connectionism。
聯結主義學派的深度學習雖然在很多任務上都取得驚人的效果，但是本身還具有侷限性；比如不能夠產生資料中沒有觀察到的新知識，尤其是End-to-End學習的非線性擬合函式。符號主義學派的方法以知識和常識表達及邏輯推理產生乙個可能世界，可以產生新現象和表達。故將二者相結合是乙個非常令人心動的方向。
乙個很不錯的地方可以看看這方面的工作：A Beginner's Guide to Symbolic Reasoning (Symbolic AI) & Deep Learning
此外還有的非常重要的研究方向是無監督學習和深度生成網路。這個領域是非常酷的乙個領域，也很Open。
4樓：胡小明
Hinton，Bengio及Lecun三位大神在Nature上發表的Deep Learning綜述最後總結了深度學習的三大發展方向：
1. 無監督學習。無監督學習在深度學習剛火的那幾年有很重要的作用，比如用無監督方式訓練深度信念網路還有稀疏自編碼器等，使用無監督學習主要是為了預訓練，以得到乙個較好的初始值，隨後再使用有監督訓練進行微調。
但是隨著計算能力的發展，人們發現只要在資料集足夠大的情況下使用純有監督學習也能得到較好效能，所以近幾年無監督學習發展不是很大，Hinton他們希望在未來無監督學習能有更大發展，因為人類和動物的學習在很大程度上都是無監督的：我們通過觀察這個世界來學習，而不是有個老師在教我們這個世界的原理。
2. 深度強化學習。深度強化學習的主要思想簡而言之就是將深度學習與強化學習相結合，是一種從感知到動作的端到端學習。
簡單的說，就是和人類一樣，輸入感知資訊比如視覺，然後通過深度神經網路，直接輸出動作，中間沒有人工特徵的工作。深度增強學習具備使機械人實現真正完全自主的學習一種甚至多種技能的潛力。深度強化學習最突出的代表就是DeepMind公司了，該公司在NIPS 2013上發表的Playing Atari with Deep Reinforcement Learning一文，在該文中第一次提出深度強化學習這個名稱，之後在Nature上發表了改進版的文章Human-level control through deep reinforcement learning，引起了廣泛的關注，深度強化學習從此成為深度學習領域的前沿研究方向。
最近的李世石大戰阿法狗中，阿法狗背後的技術也是深度強化學習，DeepMind將阿法狗背後用到的技術發表在了2023年的Nature上Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search。
3. 自然語言理解。自然語言理解也是深度學習在未來幾年能大有作為的領域。
使用深度學習技術的各種應用比如神經機器翻譯，問答系統，文摘生成等都取得了不錯的效果，效果的提公升主要歸功於注意力機制和迴圈神經網路相結合的強大能力。相信未來幾年內還會有大量相關工作出現。
5樓：opera firefox
深度學習的理論研究很難，國內基本無人能夠勝任。目前國內主要是基於深度學習的應用研究，比如在人臉識別，在自然語言理解等方面。
6樓：杜坤
現在深度學習主要是用於模式識別領域，例如分類，識別，也有部分用於影象理解領域，分割等等。那麼能用到影象預處理嗎？去噪，超分辨。。。。。期待高人解答~~~~~
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