深度学习和机器学习及模式识别的研究

魏丹晨 柳登丰 荣光普

摘 要 科学技术的不断进步，带来计算机技术的飞速发展，使得利用计算机实现人工智能成为可能，就是通过计算机去完成过去只有人才能做的智能工作。机器学习是计算机实现智能的重要方式，人工智能的发展离不开机器学习的支撑。

关键词 计算机技术;深度学习;机器学习;模式识别

深度学习，机器学习，模式识别是不同的思想领域。是三个比较相近的概念，但所属的发展阶段不同，模式识别是比较传统的一种，机器学习奋发向上，深度学习则是更为先进的一种思想领域，模式识别也曾被理解为机器学习，在现在这个进步飞快的社会，模式识别显然需要逐渐退出，取而代之的是更具深度与效率的深度学习。

1模式识别：智能程序的诞生

（1）概念。模式識别是人工智能的一个较为重要的应用领域，也得到过不错的发展，模式识别一般是用机算机，用计算的方式算出样本的特征然后根据样本的不同进行不同的分类。模式识别方法主要是通过对一些结构，统计数字进行识别，然后通过现在发达技术的网络系统进行图像，语音以及其他类似人脑的方面进行处理，从而得到智能程序。

（2）发展历程。模式识别是最早出现在人类生活中的智能，是后来智能发展的基础与借鉴。在20世纪40年代时，我国研发出的计算机也得到了普遍运用，在此基础之下，模式识别在20世纪60年代初得到较快的发展，并且成为一门新的学科。

（3）研究方向。现在的智能识别较之前发展迅速，广泛运用在了人工智能领域。人们更多地采用人工智能帮助自己完成一些自己难以完成的任务。比如，在医学领域医生可以利用人工智能清楚观察病患体内的病变，不再望闻问切。在工业方面机器的使用也减少了劳动力，

2机器学习：人工智能的核心

（1）概念。机器学习作为一项重要的核心，所涉及的学科较为广泛，统计学、分析学、概率学都有所涉猎。它是用来专门研究计算机如何获取比较新的知识和能力，来模拟人的行为，它是人工智能发展的核心，是使计算机智能化的最根本的方法。

（2）发展历程。早在机器学习成为计算机科学领域的一个重要的研究课题，计算机科学家们便开始将大胆地将这些想法应用到更大的领域中去，不再只局限于识别一些简单的图像[1]。在技术逐渐成熟之时，科学家开始逐渐将机器学习运用到与人类更加贴近的机器人身上，赋予机器人大数据，已经网络学习，使其成为“全能人”，阿尔法打败围棋冠军正提现了机器学习在机器人身上的成熟技术。这项技术的实现也推动了机器学习更近一步。

（3）研究现状。机器学习从根本意义上来说，是使用大数据来模拟人类活动，人工智能便是机器学习的明显特征。机器学习为人类的进步做出了巨大贡献，在近三十年来，在各方的支持下迅速崛起，得到了广泛发展，使更多的人接触以及使用机器学习方面的机器。并且，现在的机器学习不只是一个人工智能，机器学习现在涉及数据处理，信息监控，以及深度学习等。因此，机器学习与各行各业的结合，必将引起一番改革大浪潮。自 20世纪80年代以来，机器学习已经充分体现在各方各面，不再只是一项研究。尤其在近十几年来，机器学习更是得到了快速发展，已经成为科学家们重点关注的问题。机器学习不仅在致力于基础知识的学习，更多的是向语言功能，思维发展，机器视觉等方面得到深度发展。机器学习的研究分为两个主要的研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制;第二类是如何使用大数据使人工机器学习变得更加完善与成熟。

3深度学习：一统江湖的架构

（1）释义。深度学习是实现人工智能的必经路径。研究深度学习主要目标就是研究人的大脑系统，使人工智能可以更加贴近人类的大脑，进而模仿人类。比如，声音，图文，图像等。深度学习也是机器学习的一部分，通过研究人的神经系统，发现数据的特征表示，属于一种深度学习结构。

（2）发展方向。深度学习使机器学习具有了一个新的研究方向，通过深度学习使机器学习下的人工智能技术更加成熟，更能体现机器学习的特点。深度学习主要是通过大数据分析，从而得出规律与结论，使机器学习下的图像以及文字处理具有一定的价值[2]。当然，深度学习更多的也是为了能让机器可以具有人类般的能力，可以对数据进行分析，对图像进行识别，对声音进行转化。这是较深层次的学习，这种深度学习远比之前的学习更具难度，但同时也比之前取得的成果要显著，在这种学习模式下，人工智能得到了更好的发展，对大数据的分析，语音识别，图像分析功能都得到了明显提升。深度学习使得人工智能在模仿人类方面取得了进步，可以模仿视听，甚至思考，也可以通过分析人类活动模仿人类，使得人工智能更加贴近与人类。

（3）特点。①大致可以看出，在中国深度学习刚刚得到了发展，还未完全深入。②明确了特征学习的重要性。③联想与结构，经验与知识的相互转化通过设计建立适量的神经元计算节点和多层运算层次结构，选择合适的输入层和输出层，通过网络的学习和调优，建立起从输入到输出的函数关系，虽然不能100%找到输入与输出的函数关系，但是可以尽可能的逼近现实的关联关系。在训练模型的使用下，我们可以更简单的实现对复杂事物的自动化处理。

4结束语

深度学习、机器学习和模式识别三个非常接近的概念，与当下最热门的科技主题-机器人与人工智能联系紧密，相互所属，该文分析了深度学习、机器学习和模式识别的相关概念和联系，研究了机器学习的发展历程

参考文献

[1] 濮石.基于卷积神经网络的深度学习算法与应用分析[J].信息与电脑，2018（17）：37，40.

[2] 李昊朋.基于机器学习方法的智能机器人探究[J].2019，26（4）： 241-242.