Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
突破通过机器进行学习的极限 | |
史忠植 | |
2016 | |
发表期刊 | 科学通报 |
ISSN | 0023-074X |
卷号 | 61期号:33页码:3548 |
摘要 | 学习能力是人类智能的根本特征. 2016年3月, Google公司的AlphaGo把深度神经网络与蒙特卡罗树形搜索结合起来, 以4胜1负的成绩战胜了围棋世界冠军韩国的李世石. 这一结果标志人工智能取得了重大进展. 本文重点介绍AlphaGo采用的机器学习方法, 包括强化学习、深度学习、深度强化学习, 分析存在的问题和最新的研究进展. 为了突破通过计算机进行学习的极限, 提出认知机器学习, 列举可能的研究方向开展研究, 使机器智能不断进化, 逐步达到人类水平. |
关键词 | 强化学习 深度学习 深度强化学习 认知机器学习 学习涌现 学习进化 |
语种 | 英语 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35540 |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 史忠植. 突破通过机器进行学习的极限[J]. 科学通报,2016,61(33):3548. |
APA | 史忠植.(2016).突破通过机器进行学习的极限.科学通报,61(33),3548. |
MLA | 史忠植."突破通过机器进行学习的极限".科学通报 61.33(2016):3548. |
条目包含的文件 | 条目无相关文件。 |
个性服务 |
推荐该条目 |
保存到收藏夹 |
查看访问统计 |
导出为Endnote文件 |
谷歌学术 |
谷歌学术中相似的文章 |
[史忠植]的文章 |
百度学术 |
百度学术中相似的文章 |
[史忠植]的文章 |
必应学术 |
必应学术中相似的文章 |
[史忠植]的文章 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论