隨著谷歌人工智能AlphaGo與李世石的五局人機(jī)大戰(zhàn)落下帷幕，阿法狗最終以4：1大比分戰(zhàn)神李世石，人們對(duì)于阿法狗的好奇心被推向了高潮。阿法狗也將深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即DNN的強(qiáng)大能力展示在了人們面前。

什么是DNN？

　　那到底什么是DNN呢？DNN是近年人工智能領(lǐng)域的熱門，在語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)駕駛、筆跡識(shí)別等方面的應(yīng)用都極為成功。在人工智能領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的模型，由許多單向連接的神經(jīng)元組成，可根據(jù)鏈接神經(jīng)元的各種參數(shù)將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為輸出信號(hào)。相比于普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）使用隱含的多層復(fù)雜結(jié)構(gòu)，以及非線性變換，來(lái)表達(dá)對(duì)數(shù)據(jù)的高度抽象。這些特征更接近于人類大腦，更容易實(shí)現(xiàn)人類大腦的某些功能，例如下圍棋所需要的腦功能。

　　阿法狗應(yīng)用了兩種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即“策略網(wǎng)絡(luò)”和“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”來(lái)擬合局面策略函數(shù)和評(píng)估函數(shù)，可以說(shuō)這就是阿法狗的兩個(gè)大腦。阿法狗的勝利引爆了DNN這一概念，在大數(shù)據(jù)當(dāng)?shù)赖慕裉?，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被應(yīng)用到非常多的領(lǐng)域，成為了揭示科學(xué)原理、升級(jí)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式的重要工具。

| DNN如何應(yīng)用在手勢(shì)識(shí)別中呢？

　　那么如此炫酷的DNN能否應(yīng)用在大熱的VR行業(yè)？答案是肯定的。目前VR領(lǐng)域中應(yīng)用到DNN技術(shù)的包括語(yǔ)音識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等方面，筆者在這里主要介紹一下手勢(shì)識(shí)別算法中的DNN。