文档介绍：深度学****的简介与应用目录研究背景概述动机深度学****简介深度学****的训练过程深度学****的具体模型及方法深度学****的性能比较和应用深度学****识别标识牌使用深度学****研究存在的问题研究背景及现状ArtificialIntelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识。虽然在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一只猫和一只狗。研究背景及现状图灵(图灵,计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”)在1950年的论文里,提出图灵试验的设想,即,隔墙对话,你将不知道与你谈话的,是人还是电脑。这无疑给计算机,尤其是人工智能,预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了,人工智能的进展,远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们,心灰意冷,有部分人甚至认为人工智能是“伪科学”。研究背景及现状但是自2006年以来,机器学****领域,取得了突破性的进展。图灵试验,至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段,不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力,而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法,人类似乎找到了一种可以处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。过热的研究现状2012年6月,《纽约时报》披露了GoogleBrain项目。用16000个CPUCore的并行计算平台训练一种称为“深度神经网络”(DNN,works)的机器学****模型(内部共有10亿个节点),在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的成功。项目负责人之一Andrew称:“我们没有像通常做的那样自己框定边界,而是直接把海量数据投放到算法中,让数据自己说话,系统会自动从数据中学****另外一名负责人Jeff则说:“我们在训练的时候从来不会告诉机器说:‘这是一只猫。’系统其实是自己发明或者领悟了“猫”的概念。”过热的研究现状2012年11月,微软在中国天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系统,讲演者用英文演讲,后台的计算机一气呵成自动完成语音识别、英中机器翻译和中文语音合成,效果非常流畅。据报道,后面支撑的关键技术也是DNN,或者深度学****DL,DeepLearning)。视频链接过热的研究现状2013年1月,在百度年会上,创始人兼CEO李彦宏高调宣布要成立百度研究院,其中第一个成立的就是“深度学****研究所”(IDL,InstitueofDeepLearning)。把GooleBrain的带头人Andrew(吴恩达)挖到百度。不过,今年年初,竞赛中多次提交竞赛结果,有***行为,而被取消竞赛资格。过热的研究现状拥有大数据的互联网公司争相投入大量资源研发深度学****技术。企业很喜欢这种方法,因为它像个黑盒子,不管算法具体内容是什么,只管往里扔数据就可以,并且效果还很好。高校研究所的研究人员也纷纷加入Deeplearning的研究热潮中。CVPR,ICCV等模式识别权威会议,也被Deeplearning占据了半壁江山。研究从大有从算法研究,走向数据制霸的趋势。谁有更大数据,有更大型的设备,就往往能取得更好的结果。与此同时,Deeplearning的发明者却多次在公开场合提及:“Deeplearning”已经研究过热,人们对它的期望值过高。概述深度学****一种基于无监督特征学****和特征层次结构的学****方法其名称有:深度学****特征学****无监督特征学****