前沿技術(shù)課程論文范文.doc

《前沿技術(shù)課程論文范文.doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、計(jì)算機(jī)發(fā)明以來，各種高新技術(shù)不斷被開發(fā)出來，人工智能作為其中的佼佼者一直以來深受社會(huì)關(guān)注而人工智能也不負(fù)眾望正沿著既有的方向在不斷的前進(jìn)。人工智能發(fā)展方向總的來說分為兩個(gè)，一是人工；一是智能。人工便是代替人類來完成一些危險(xiǎn)的工作或是一些需要長時(shí)間具有重復(fù)操作的簡單工作，人工智能的出現(xiàn)使得人類從一些重復(fù)的工作中解放出來，來進(jìn)行更加有意義的工作或研究。智能便是賦予機(jī)器思想，包括意識(shí)（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識(shí)的思維（UNCONSCIOUS_MIND）)。所以想要發(fā)展人工智能就要涉及到機(jī)器

2、的學(xué)習(xí)。于是深度學(xué)習(xí)便成為了人們研究的前沿技術(shù)。深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門專門研究計(jì)算機(jī)怎么模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷該上自身的性能的學(xué)科。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。觀測(cè)值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個(gè)像素強(qiáng)度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀

3、的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，人臉識(shí)別或面部表情識(shí)別）。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。利用深度學(xué)習(xí)的種種特征我們可以將其應(yīng)用在不同的行業(yè)，如語音識(shí)別，機(jī)器翻譯，計(jì)算機(jī)視覺等。語音識(shí)別相對(duì)于手動(dòng)控制來說更加快捷、方便，可以用在諸如工業(yè)控制、語音撥號(hào)系統(tǒng)、智能家電、聲控智能玩具等許多領(lǐng)域；智能對(duì)話查詢系統(tǒng)，根據(jù)客戶的語音進(jìn)行操作，為用戶提供自然、友好的數(shù)據(jù)庫檢索服務(wù)，例如家庭服務(wù)、賓館服務(wù)、旅行社服務(wù)系統(tǒng)、訂票系統(tǒng)、醫(yī)療服務(wù)、銀行服務(wù)、股票查詢服

4、務(wù)等等。將機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)研究引入到語音識(shí)別聲學(xué)模型訓(xùn)練，使用帶RBM預(yù)訓(xùn)練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，極大提高了聲學(xué)模型的準(zhǔn)確率。在此方面，微軟公司的研究人員率先取得了突破性進(jìn)展，他們使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（DNN）后，語音識(shí)別錯(cuò)誤率降低了30%，是近20年來語音識(shí)別技術(shù)方面最快的進(jìn)步。機(jī)器翻譯是人工智能的終極目標(biāo)之一，具有重要的科學(xué)研究價(jià)值。同時(shí)，機(jī)器翻譯又具有重要的實(shí)用價(jià)值。隨著經(jīng)濟(jì)全球化及互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，機(jī)器翻譯技術(shù)在促進(jìn)政治文化經(jīng)濟(jì)交流方面起到越來越重要的作用。2013年來，隨著深度學(xué)習(xí)的研究取得較大進(jìn)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻

5、譯（NeuralMachineTranslation）逐漸興起。其技術(shù)核心是一個(gè)擁有海量結(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自動(dòng)的從語料庫中學(xué)習(xí)翻譯知識(shí)。一種語言的句子被向量化之后，在網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以“理解”的表示形式，再經(jīng)過多層復(fù)雜的傳導(dǎo)運(yùn)算，生成另一種語言的譯文。實(shí)現(xiàn)了“理解語言，生成譯文”的翻譯方式。這種翻譯方法最大的優(yōu)勢(shì)在于譯文流暢，更加符合語法規(guī)范，容易理解。相比之前的翻譯技術(shù)，質(zhì)量有“躍進(jìn)式”的提升。計(jì)算機(jī)視覺指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更

6、適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。作為一個(gè)科學(xué)學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。視覺是各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，如制造業(yè)、檢驗(yàn)、文檔分析、醫(yī)療診斷，和軍事等領(lǐng)域中各種智能/自主系統(tǒng)中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先進(jìn)國家，例如美國把對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的研究列為對(duì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)有廣泛影響的科學(xué)和工程中的重大基本問題，即所謂的重大挑戰(zhàn)（grandchallenge）。計(jì)算機(jī)視覺的挑戰(zhàn)是要為計(jì)算機(jī)和機(jī)器人開發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X能力。機(jī)器視覺需要圖象信號(hào)，紋理和顏色建模，幾何處理和推

7、理，以及物體建模。一個(gè)有能力的視覺系統(tǒng)應(yīng)該把所有這些處理都緊密地集成在一起。作為一門學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺開始于60年代初，但在計(jì)算機(jī)視覺的基本研究中的許多重要進(jìn)展是在80年代取得的。計(jì)算機(jī)視覺與人類視覺密切相關(guān)，對(duì)人類視覺有一個(gè)正確的認(rèn)識(shí)將對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的研究非常有益。最突出的應(yīng)用領(lǐng)域是醫(yī)療計(jì)算機(jī)視覺和醫(yī)學(xué)圖像處理。這個(gè)區(qū)域的特征的信息從圖像數(shù)據(jù)中提取用于使患者的醫(yī)療診斷的目的。通常，圖像數(shù)據(jù)是在形式顯微鏡圖像，X射線圖像，血管造影圖像，超聲圖像和斷層圖像。的信息，可以從這樣的圖像數(shù)據(jù)中提取的一個(gè)例子是檢測(cè)的腫瘤，動(dòng)脈粥樣硬化或其他惡性變

8、化。它也可以是器官的尺寸，血流量等。這種應(yīng)用領(lǐng)域還支持通過提供新的信息，醫(yī)學(xué)研究的測(cè)量例如，對(duì)腦的結(jié)構(gòu)，或約醫(yī)學(xué)治療的質(zhì)量。計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還包括增強(qiáng)是由人類的解釋，例如超聲圖像或X射線圖像，以降低噪聲的影響的圖像。隨著科技