- · 模式识别与人工智能版面[04/29]
- · 《模式识别与人工智能》[04/29]
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模式识别与人工智能本科毕业论文范文（人工智(5)
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摘要：以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。 第三步：参数更新 那么还有问题，W是多少谁知道？ 没人知道，这里是根据计算机一步
以上最重要的就是要求W，也就是最前边说的，根据大数据找规律。
第三步：参数更新
那么还有问题，W是多少谁知道？
没人知道，这里是根据计算机一步一步的试出来的，
先随机的给出一组W，算出结果Y1，利用已知的x当做输入，用已知的y与y1坐差值，那么Y1-y就会有一个差值，就是预测值和真实值的差值。称作损失函数，有些叫做代价函数。当代价函数最小的时候，预测值Y1和真实值y的差距越来越小，当差距在我们可以接受的范围内，那么就可以认为，由权重参数W生成的Y1可以对输入x进行预测和分类。
那么如何让损失函数最小呢？这里并不是求导后求极值点，而是对损失函数求导数，调整W，使得差值沿着导数的方向前进，最终达到极小值点。
这时候得到的W就是我们最终要的结果了。
第四步：利用参数
既然得到了W，我们就可以利用这个W，将一个未知结果的x输入，从而得到通过W计算出的y，这个y就是图片识别的结果。
现在有很多的开源深度学习框架，是各大著名公司封装好的函数（已经造好的轮子），
以下是一个卷积神经网络识别MNIST的小例子（基于google深度学习框架TensorFlow）：
只是经过了21次的参数更新，最终的识别准确率在99%以上。
输出结果：
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
第0次迭代，测试集准确率是0.7688
第1次迭代，测试集准确率是0.7831
第2次迭代，测试集准确率是0.8829
第3次迭代，测试集准确率是0.8883
第4次迭代，测试集准确率是0.889
第5次迭代，测试集准确率是0.8919
第6次迭代，测试集准确率是0.8908
第7次迭代，测试集准确率是0.893
第8次迭代，测试集准确率是0.894
第9次迭代，测试集准确率是0.8949
第10次迭代，测试集准确率是0.8927
第11次迭代，测试集准确率是0.8935
第12次迭代，测试集准确率是0.8948
第13次迭代，测试集准确率是0.9873
第14次迭代，测试集准确率是0.9881
第15次迭代，测试集准确率是0.9864
第16次迭代，测试集准确率是0.9885
第17次迭代，测试集准确率是0.9906
第18次迭代，测试集准确率是0.9876
第19次迭代，测试集准确率是0.9884
第20次迭代，测试集准确率是0.9902
人工智能未来的发展趋势有哪些？
据中研产业研究院发布的《2019-2025年人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示
国际人工智能行业发展分析及经验借鉴
第一节 全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai，等等。
除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
文章来源：《模式识别与人工智能》 网址: http://www.mssbyrgznqks.cn/zonghexinwen/2022/1213/835.html