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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
ISSN0023-074X
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.
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