The remainder of the chapter discus

The remainder of the chapter discusses deep learning from a broader and less detailed perspective. We'll briefly survey other models of neural networks, such as recurrent neural nets and long short-term memory units, and how such models can be applied to problems in speech recognition, natural language processing, and other areas. And we'll speculate about the future of neural networks and deep learning, ranging from ideas like intention-driven user interfaces, to the role of deep learning in artificial intelligence.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนเหลือของบทกล่าวถึงเรียนรู้ที่ลึกจากความกว้าง และมุมมองรายละเอียดน้อยกว่า สั้น ๆ เราจะสำรวจรุ่นอื่น ๆ ของเครือข่ายประสาท ตาข่ายประสาทเกิดซ้ำ และหน่วยหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว และวิธีแบบจำลองดังกล่าวใช้ในการรู้จำเสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และพื้นที่อื่น ๆ และเราจะคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคตของเครือข่ายประสาทและลึกเรียน ตั้งแต่ความคิดเช่นตั้งใจขับอินเตอร์เฟซ บทบาทการเรียนรู้ลึกในปัญญาประดิษฐ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนที่เหลือของบทกล่าวถึงการเรียนรู้ที่ลึกจากมุมมองที่กว้างและมีรายละเอียดน้อย เราสั้นจะสำรวจรุ่นอื่น ๆ ของเครือข่ายประสาทเช่นประสาทกำเริบและหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาวและรูปแบบวิธีการดังกล่าวสามารถนำไปใช้กับปัญหาในการรู้จำเสียงพูดประมวลผลภาษาธรรมชาติและพื้นที่อื่น ๆ และเราจะคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคตของเครือข่ายประสาทและการเรียนรู้ลึกตั้งแต่ความคิดเช่นเดียวกับส่วนติดต่อผู้ใช้ความตั้งใจที่ขับเคลื่อนด้วยที่จะมีบทบาทของการเรียนรู้ลึกลงไปในปัญญาประดิษฐ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนที่เหลือของบทที่กล่าวถึงการเรียนรู้ที่กว้างขึ้นและลึกจากมุมมองที่รายละเอียดน้อย เราจะสำรวจสั้น ๆรุ่นอื่น ๆของเครือข่ายประสาท เช่น มุ้งประสาทกำเริบ และหน่วย ความจำระยะสั้น ระยะยาวอย่างไร และรุ่นดังกล่าวสามารถใช้กับปัญหาในการรู้จำเสียงพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และพื้นที่อื่น ๆและเราจะคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคตของโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้ที่ลึก ตั้งแต่ความคิด เหมือนความตั้งใจขับเคลื่อนอินเตอร์เฟซผู้ใช้ , บทบาทของการศึกษาลึกในด้านปัญญาประดิษฐ์