f******2
发帖数: 2455 | 1 记得有个帖子讨论过，但是搜不到了。总结三个小问题问一下：
1.从方法论和work pipeline的改变来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生
的改变大一些？
2. 从目前的准确率提升来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生的现实影响
更大一些？
3. 从deep learning这个工具可能进一步发掘出来的准确率提升空间来说，deep
learning这一波是对CV还是对NLP即将产生的影响更宽广一些？ |
s********k
发帖数: 6180 | 2 DL目前为止效果最好还是CV，翻天覆地，NLP有些问题有比较明显改进，尤其
Transformer模式出来，不过NLP本来就难，不是一个DL能搞定的
【在 f******2 的大作中提到】
: 记得有个帖子讨论过，但是搜不到了。总结三个小问题问一下：
: 1.从方法论和work pipeline的改变来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生
: 的改变大一些？
: 2. 从目前的准确率提升来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生的现实影响
: 更大一些？
: 3. 从deep learning这个工具可能进一步发掘出来的准确率提升空间来说，deep
: learning这一波是对CV还是对NLP即将产生的影响更宽广一些？
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f******2
发帖数: 2455 | 3 同意您的说法，您直接回答了我的第个问题，间接回答了我第二个问题。
关于第三个问题，您说nlp问题更难我觉得到也不一定对，我觉得核心问题是没有人能
搞一个类似imagenet这样的东西让各路神仙搞竞赛，现在的dataset都是实验室级别的
，大家互相发发paper，互相提高个百分之三，继续骗funding。
从这个意义上来说，li feifei老师和wdong老师还是要青史留名的。
: DL目前为止效果最好还是CV，翻天覆地，NLP有些问题有比较明显改进，尤其
: Transformer模式出来，不过NLP本来就难，不是一个DL能搞定的
【在 s********k 的大作中提到】
: DL目前为止效果最好还是CV，翻天覆地，NLP有些问题有比较明显改进，尤其
: Transformer模式出来，不过NLP本来就难，不是一个DL能搞定的
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s********k
发帖数: 6180 | 4 CV问题很多定义非常清晰，而且数据是raw input，之前最难的feature问题被DL大幅提
升了就解决了核心问题
NLP难是问题本身定义就复杂，多样化，而且文字不像图片那样是raw input，本身就已
经有逻辑抽象，DL的范式直接过去也许解决的问题都不对。
【在 f******2 的大作中提到】
: 同意您的说法，您直接回答了我的第个问题，间接回答了我第二个问题。
: 关于第三个问题，您说nlp问题更难我觉得到也不一定对，我觉得核心问题是没有人能
: 搞一个类似imagenet这样的东西让各路神仙搞竞赛，现在的dataset都是实验室级别的
: ，大家互相发发paper，互相提高个百分之三，继续骗funding。
: 从这个意义上来说，li feifei老师和wdong老师还是要青史留名的。
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: DL目前为止效果最好还是CV，翻天覆地，NLP有些问题有比较明显改进，尤其
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: Transformer模式出来，不过NLP本来就难，不是一个DL能搞定的
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x****u
发帖数: 44466 | 5 目前来说是CV，长远来看是NLP
CV是生物大脑的基础，NLP是人类大脑的基础
【在 f******2 的大作中提到】
: 记得有个帖子讨论过，但是搜不到了。总结三个小问题问一下：
: 1.从方法论和work pipeline的改变来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生
: 的改变大一些？
: 2. 从目前的准确率提升来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生的现实影响
: 更大一些？
: 3. 从deep learning这个工具可能进一步发掘出来的准确率提升空间来说，deep
: learning这一波是对CV还是对NLP即将产生的影响更宽广一些？
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g****t
发帖数: 31659 | 6 你们可能以前用google translate不多吧。NLP我觉得也是彻底革命。还有现在智能音
箱出货几亿了。在以前是无法想象的。
: DL目前为止效果最好还是CV，翻天覆地，NLP有些问题有比较明显改进，尤其
: Transformer模式出来，不过NLP本来就难，不是一个DL能搞定的
【在 s********k 的大作中提到】
: CV问题很多定义非常清晰，而且数据是raw input，之前最难的feature问题被DL大幅提
: 升了就解决了核心问题
: NLP难是问题本身定义就复杂，多样化，而且文字不像图片那样是raw input，本身就已
: 经有逻辑抽象，DL的范式直接过去也许解决的问题都不对。
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l*******m
发帖数: 1096 | 7 CV是挑战一个人的自然能力，这个是有极限的
NLP是挑战全体人类的知识，极限在哪都不知道
【在 f******2 的大作中提到】
: 记得有个帖子讨论过，但是搜不到了。总结三个小问题问一下：
: 1.从方法论和work pipeline的改变来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生
: 的改变大一些？
: 2. 从目前的准确率提升来说，deep learning这一波是对CV还是对NLP产生的现实影响
: 更大一些？
: 3. 从deep learning这个工具可能进一步发掘出来的准确率提升空间来说，deep
: learning这一波是对CV还是对NLP即将产生的影响更宽广一些？
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