深度學習和機器學習及模式識別的研究

魏丹晨 柳登豐 榮光普

摘 要 科學技術的不斷進步，帶來計算機技術的飛速發展，使得利用計算機實現人工智能成為可能，就是通過計算機去完成過去只有人才能做的智能工作。機器學習是計算機實現智能的重要方式，人工智能的發展離不開機器學習的支撐。

關鍵詞 計算機技術;深度學習;機器學習;模式識別

深度學習，機器學習，模式識別是不同的思想領域。是三個比較相近的概念，但所屬的發展階段不同，模式識別是比較傳統的一種，機器學習奮發向上，深度學習則是更為先進的一種思想領域，模式識別也曾被理解為機器學習，在現在這個進步飛快的社會，模式識別顯然需要逐漸退出，取而代之的是更具深度與效率的深度學習。

1模式識別：智能程序的誕生

（1）概念。模式識別是人工智能的一個較為重要的應用領域，也得到過不錯的發展，模式識別一般是用機算機，用計算的方式算出樣本的特征然后根據樣本的不同進行不同的分類。模式識別方法主要是通過對一些結構，統計數字進行識別，然后通過現在發達技術的網絡系統進行圖像，語音以及其他類似人腦的方面進行處理，從而得到智能程序。

（2）發展歷程。模式識別是最早出現在人類生活中的智能，是后來智能發展的基礎與借鑒。在20世紀40年代時，我國研發出的計算機也得到了普遍運用，在此基礎之下，模式識別在20世紀60年代初得到較快的發展，并且成為一門新的學科。

（3）研究方向。現在的智能識別較之前發展迅速，廣泛運用在了人工智能領域。人們更多地采用人工智能幫助自己完成一些自己難以完成的任務。比如，在醫學領域醫生可以利用人工智能清楚觀察病患體內的病變，不再望聞問切。在工業方面機器的使用也減少了勞動力，

2機器學習：人工智能的核心

（1）概念。機器學習作為一項重要的核心，所涉及的學科較為廣泛，統計學、分析學、概率學都有所涉獵。它是用來專門研究計算機如何獲取比較新的知識和能力，來模擬人的行為，它是人工智能發展的核心，是使計算機智能化的最根本的方法。

（2）發展歷程。早在機器學習成為計算機科學領域的一個重要的研究課題，計算機科學家們便開始將大膽地將這些想法應用到更大的領域中去，不再只局限于識別一些簡單的圖像[1]。在技術逐漸成熟之時，科學家開始逐漸將機器學習運用到與人類更加貼近的機器人身上，賦予機器人大數據，已經網絡學習，使其成為“全能人”，阿爾法打敗圍棋冠軍正提現了機器學習在機器人身上的成熟技術。這項技術的實現也推動了機器學習更近一步。

（3）研究現狀。機器學習從根本意義上來說，是使用大數據來模擬人類活動，人工智能便是機器學習的明顯特征。機器學習為人類的進步做出了巨大貢獻，在近三十年來，在各方的支持下迅速崛起，得到了廣泛發展，使更多的人接觸以及使用機器學習方面的機器。并且，現在的機器學習不只是一個人工智能，機器學習現在涉及數據處理，信息監控，以及深度學習等。因此，機器學習與各行各業的結合，必將引起一番改革大浪潮。自 20世紀80年代以來，機器學習已經充分體現在各方各面，不再只是一項研究。尤其在近十幾年來，機器學習更是得到了快速發展，已經成為科學家們重點關注的問題。機器學習不僅在致力于基礎知識的學習，更多的是向語言功能，思維發展，機器視覺等方面得到深度發展。機器學習的研究分為兩個主要的研究方向：第一類是傳統機器學習的研究，該類研究主要是研究學習機制，注重探索模擬人的學習機制;第二類是如何使用大數據使人工機器學習變得更加完善與成熟。

3深度學習：一統江湖的架構

（1）釋義。深度學習是實現人工智能的必經路徑。研究深度學習主要目標就是研究人的大腦系統，使人工智能可以更加貼近人類的大腦，進而模仿人類。比如，聲音，圖文，圖像等。深度學習也是機器學習的一部分，通過研究人的神經系統，發現數據的特征表示，屬于一種深度學習結構。

（2）發展方向。深度學習使機器學習具有了一個新的研究方向，通過深度學習使機器學習下的人工智能技術更加成熟，更能體現機器學習的特點。深度學習主要是通過大數據分析，從而得出規律與結論，使機器學習下的圖像以及文字處理具有一定的價值[2]。當然，深度學習更多的也是為了能讓機器可以具有人類般的能力，可以對數據進行分析，對圖像進行識別，對聲音進行轉化。這是較深層次的學習，這種深度學習遠比之前的學習更具難度，但同時也比之前取得的成果要顯著，在這種學習模式下，人工智能得到了更好的發展，對大數據的分析，語音識別，圖像分析功能都得到了明顯提升。深度學習使得人工智能在模仿人類方面取得了進步，可以模仿視聽，甚至思考，也可以通過分析人類活動模仿人類，使得人工智能更加貼近與人類。

（3）特點。①大致可以看出，在中國深度學習剛剛得到了發展，還未完全深入。②明確了特征學習的重要性。③聯想與結構，經驗與知識的相互轉化通過設計建立適量的神經元計算節點和多層運算層次結構，選擇合適的輸入層和輸出層，通過網絡的學習和調優，建立起從輸入到輸出的函數關系，雖然不能100%找到輸入與輸出的函數關系，但是可以盡可能的逼近現實的關聯關系。在訓練模型的使用下，我們可以更簡單的實現對復雜事物的自動化處理。

4結束語

深度學習、機器學習和模式識別三個非常接近的概念，與當下最熱門的科技主題-機器人與人工智能聯系緊密，相互所屬，該文分析了深度學習、機器學習和模式識別的相關概念和聯系，研究了機器學習的發展歷程

參考文獻

[1] 濮石.基于卷積神經網絡的深度學習算法與應用分析[J].信息與電腦，2018（17）：37，40.

[2] 李昊朋.基于機器學習方法的智能機器人探究[J].2019，26（4）： 241-242.