人工智能深度學習的未來展望

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

2、進行展望。深度學習可以讓那些擁有多個處理層的計算模型來學習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，包括較先進的語音識別、視覺對象識別、對象檢測和許多其它領域，例如藥物發(fā)現(xiàn)和基因組學等。深度學習能夠發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的復雜結構。它是利用BP算法來完成這個發(fā)現(xiàn)過程的。BP算法能夠指導機器如何從前一層獲取誤差而改變本層的內部參數(shù)，這些內部參數(shù)可以用于計算表示。深度卷積網(wǎng)絡在處理圖像、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。機器學習技術在現(xiàn)代社會的各個方面表現(xiàn)出了強大的功能：的學習特征表達通常指的是在圖像的特定位置和方向上有沒有邊的存在。第二層通常會根據(jù)那些邊的某些排放而來檢測圖案，這時候會忽略掉一些邊上的一些小的干擾。第三層或許會把那些圖案進行組合，從而使其對應于熟悉目標的某部分。隨后的一些層會將這些部分再組合，從而構成待檢測目標。深度學習的核心方面是，上述各層的特征都不是利用人工工程來設計的，而是

4、使用一種通用的學習過程從數(shù)據(jù)中學到的。深度學習正在取得重大進展，解決了人工智能界的盡較大努力很多年仍沒有進展的問題。它已經(jīng)被證明，它能夠擅長發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)中的復雜結構，因此它能夠被應用于科學、商業(yè)和政府等領域。除了在圖像識別、語音識別等領域打破了紀錄，它還在另外的領域擊敗了其他機器學習技術，包括預測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、預測在非編碼DNA突變對基因表達和疾病的影響。也許更令人驚訝的是，深度學習在自然語言理