人工智能深度學(xué)習(xí)的未來展望

1、人工智能深度學(xué)習(xí)的未來展望人工智能深度學(xué)習(xí)的未來展望.doc人工智能深度學(xué)習(xí)的未來展望.doc人工智能深度學(xué)習(xí)的未來展望本文是推出的人工智能深度學(xué)習(xí)綜述，也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合寫同一篇文章。該綜述在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要性不言而喻，可以說是所有人入門深度學(xué)習(xí)的必讀作品。本文上半部分深入淺出介紹深度學(xué)習(xí)的基本原理和核心優(yōu)勢(shì)，下半部分則詳解CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的應(yīng)用，并對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的未來發(fā)展

2、進(jìn)行展望。深度學(xué)習(xí)可以讓那些擁有多個(gè)處理層的計(jì)算模型來學(xué)習(xí)具有多層次抽象的數(shù)據(jù)的表示。這些方法在許多方面都帶來了顯著的改善，包括較先進(jìn)的語音識(shí)別、視覺對(duì)象識(shí)別、對(duì)象檢測(cè)和許多其它領(lǐng)域，例如藥物發(fā)現(xiàn)和基因組學(xué)等。深度學(xué)習(xí)能夠發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。它是利用BP算法來完成這個(gè)發(fā)現(xiàn)過程的。BP算法能夠指導(dǎo)機(jī)器如何從前一層獲取誤差而改變本層的內(nèi)部參數(shù)，這些內(nèi)部參數(shù)可以用于計(jì)算表示。深度卷積網(wǎng)絡(luò)在處理圖像、視頻、語音和音頻方面帶來了突破，而遞歸網(wǎng)

3、絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)，比如文本和演講方面表現(xiàn)出了閃亮的一面。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)的各個(gè)方面表現(xiàn)出了強(qiáng)大的功能：的學(xué)習(xí)特征表達(dá)通常指的是在圖像的特定位置和方向上有沒有邊的存在。第二層通常會(huì)根據(jù)那些邊的某些排放而來檢測(cè)圖案，這時(shí)候會(huì)忽略掉一些邊上的一些小的干擾。第三層或許會(huì)把那些圖案進(jìn)行組合，從而使其對(duì)應(yīng)于熟悉目標(biāo)的某部分。隨后的一些層會(huì)將這些部分再組合，從而構(gòu)成待檢測(cè)目標(biāo)。深度學(xué)習(xí)的核心方面是，上述各層的特征都不是利用人工工程來設(shè)計(jì)的，而是

4、使用一種通用的學(xué)習(xí)過程從數(shù)據(jù)中學(xué)到的。深度學(xué)習(xí)正在取得重大進(jìn)展，解決了人工智能界的盡較大努力很多年仍沒有進(jìn)展的問題。它已經(jīng)被證明，它能夠擅長(zhǎng)發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，因此它能夠被應(yīng)用于科學(xué)、商業(yè)和政府等領(lǐng)域。除了在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域打破了紀(jì)錄，它還在另外的領(lǐng)域擊敗了其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，包括預(yù)測(cè)潛在的藥物分子的活性、分析粒子加速器數(shù)據(jù)、重建大腦回路、預(yù)測(cè)在非編碼DNA突變對(duì)基因表達(dá)和疾病的影響。也許更令人驚訝的是，深度學(xué)習(xí)在自然語言理