隨著Google、Microsoft和Facebook等巨頭的大力投入，深度學(xué)習(xí)正在超越機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能來(lái)勢(shì)兇猛。那么，如今人工智能最熱門(mén)的技術(shù)趨勢(shì)是什么?以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的人工智能的優(yōu)越性論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　人工智能的優(yōu)越性論文篇一

　　人工智能的十大熱門(mén)技術(shù)趨勢(shì)

　　隨著Google、Microsoft和Facebook等巨頭的大力投入，深度學(xué)習(xí)正在超越機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能來(lái)勢(shì)兇猛。那么，如今人工智能最熱門(mén)的技術(shù)趨勢(shì)是什么?

　　1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)正變得越來(lái)越復(fù)雜。感知和翻譯等大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)正變得越來(lái)越復(fù)雜，遠(yuǎn)非此前簡(jiǎn)單的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)所能比。特別需要注意的是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正與不同的技術(shù)(如LSTMs、自定義目標(biāo)函數(shù)等)相混合。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多數(shù)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的根基。深度學(xué)習(xí)基于人腦結(jié)構(gòu)，一層層互相連接的人工模擬神經(jīng)元模仿大腦的行為，處理視覺(jué)和語(yǔ)言等復(fù)雜問(wèn)題。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以收集信息，也可以對(duì)其做出反應(yīng)。它們能對(duì)事物的外形和聲音做出解釋，還可以自行學(xué)習(xí)與工作。

　　2.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTMs)。當(dāng)你閱讀本文時(shí)，你是在理解前面詞語(yǔ)的基礎(chǔ)上來(lái)理解每個(gè)詞語(yǔ)的。你的思想具有連續(xù)性，你不會(huì)丟棄已知信息而從頭開(kāi)始思考。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一大缺陷便無(wú)法做到這一點(diǎn)，而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決這一問(wèn)題。

　　RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))擁有循環(huán)結(jié)構(gòu)，可以持續(xù)保存信息。過(guò)去幾年里，RNN在語(yǔ)音識(shí)別和翻譯等許多問(wèn)題上取得了難以置信的成功，而成功的關(guān)鍵在于一種特殊的RNN――長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)。

　　3.“注意力模型”。“注意力”是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在執(zhí)行任務(wù)時(shí)知道把焦點(diǎn)放在何處。我們可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一步都從更大的信息集中挑選信息作為輸入。例如，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為一張圖片生成標(biāo)題時(shí)，它可以挑選圖像的關(guān)鍵部分作為輸入。

　　4.神經(jīng)圖靈機(jī)依然有趣，但還無(wú)法勝任實(shí)際工作。當(dāng)你翻譯一句話時(shí)，并不會(huì)逐詞進(jìn)行，而會(huì)從句子的整體結(jié)構(gòu)出發(fā)。機(jī)器難以做到這一點(diǎn)，這一挑戰(zhàn)就被稱為“強(qiáng)耦合輸出整體估計(jì)”。

　　神經(jīng)圖靈機(jī)就是研究者們?cè)诠杵兄噩F(xiàn)人類大腦短期記憶的嘗試。它的背后是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們可以適應(yīng)與外部存儲(chǔ)器共同工作，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以存儲(chǔ)記憶，還能在此后檢索記憶并執(zhí)行一些有邏輯性的任務(wù)。

　　5.深度學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理不再是孤島。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，但現(xiàn)在許多自然語(yǔ)言處理(NLP)系統(tǒng)也會(huì)使用。LSTMs與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)最早出現(xiàn)在NLP中，但現(xiàn)在也被納入計(jì)算機(jī)視覺(jué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　此外，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與NLP的交匯仍然擁有無(wú)限前景。

　　6.符號(hào)微分式越來(lái)越重要。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及其目標(biāo)函數(shù)變得日益復(fù)雜，手動(dòng)推導(dǎo)出“反向傳播”的梯度也變得更加困難而且容易出錯(cuò)。谷歌的TensorFlow等最新的工具包已經(jīng)可以超負(fù)荷試驗(yàn)符號(hào)微分式，能夠自動(dòng)計(jì)算出正確的微分，以確保訓(xùn)練時(shí)誤差梯度可被反向傳播。

　　7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮的驚人成果。多個(gè)團(tuán)隊(duì)以不同方法大幅壓縮了訓(xùn)練一個(gè)良好模型所需的素材體量，這些方法包括二值化、固定浮點(diǎn)數(shù)、迭代修剪和精細(xì)調(diào)優(yōu)步驟等。

　　這些技術(shù)潛在的應(yīng)用前景廣闊，可能將會(huì)適應(yīng)在移動(dòng)設(shè)備上進(jìn)行復(fù)雜模型的訓(xùn)練。例如，不需要延遲就可以得到語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果。此外，如果運(yùn)算所需要的空間和時(shí)間極大降低，我們就可以極高幀率(如30 FPS)查詢一個(gè)模型，這樣，在移動(dòng)設(shè)備上也可以運(yùn)用復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，近乎實(shí)時(shí)地完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。

　　8.深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)繼續(xù)交匯。在“端對(duì)端”機(jī)器人等領(lǐng)域出現(xiàn)了令人激動(dòng)的進(jìn)展，現(xiàn)在機(jī)器人已經(jīng)可以一起運(yùn)用深度和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，從而將原始感官數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化為實(shí)際動(dòng)作驅(qū)動(dòng)。我們正在超越“分類”等簡(jiǎn)單工作，嘗試將“計(jì)劃”與“行動(dòng)”納入方程。

　　9.批標(biāo)準(zhǔn)化。批標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)在已經(jīng)被視作評(píng)價(jià)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包的部分標(biāo)準(zhǔn)。

　　10.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與優(yōu)化齊頭并進(jìn)。創(chuàng)造新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法需要研究者，還需要能將它們迅速付諸實(shí)踐的方法。谷歌的TensorFlow是少數(shù)能夠做到這些的庫(kù)：使用Python 或 C++等主流編程語(yǔ)言，研究者可以迅速創(chuàng)作新的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，接著在單一或多個(gè)設(shè)備上進(jìn)行測(cè)試。

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