如果我们想要构思一个新的应用程序，我们可以系统性地遍历矩阵并寻找新的选项对，或选择一个随机的选项对，例如第4行和第H列，将得到“图像识别器 - >自然语言生成器”。它可能是这样一个应用：读取对着手机摄像头说话的人的唇语，并生成文本发送到另一应用。当身处嘈杂环境时，这个应用程序会很有用。（想法来自这链接）。

　　注意，我这样组织这个矩阵，只是为了举例子方便。也可以用其他方式来组织矩阵，那样就会产生其他的深度学习应用的可能组合。此外，该矩阵可以是多维的，以便考虑各种参数组合。

　　形态矩阵

　　尝试预测深度学习应用的另外一种方法是，使用由加州理工学院的瑞士天体物理学家Fritz Zwicky 开发的形态矩阵法。顺便说一句，这种方法已经成功地用于预测中子星的存在。在瑞典形态学学会的网站上，可以找到关于形态矩阵及其应用的详细解释。现在，我们只需知道，该矩阵是以这样的方式构成：其第一行具有各种感觉模态，例如听觉，视觉，触觉等，其余的行则为这些模态提供可能的选项。下面的屏幕截图将有助于澄清这一点。

　　预测示例

　　既然我们有了形态矩阵，我们就可以把深度学习应用看作一个模态选项的集合。例如，当我们从表格中锁定“语音识别/生成和图像识别”这个选项后，我们就可以理解 2016年11用 16日刚刚提交到 arXiv.org 的《在野外环境读取唇语》这篇最新的深度学习应用论文的本质。

　　请注意，此矩阵可以以其他方式组合，以产生深度学习可能应用的不同组合。

　　结论

　　正如本文所示，通过组合和形态矩阵来系统地寻找深度学习以及一般意义上的机器学习应用，这是可能和有效的。

　　编译来源：https://gettocode.com/2016/11/25/systematic-approach-to-applications-of-deep-learning/

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