卷积神经网络可视化精选(九篇)

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第1篇：卷积神经网络可视化范文

关键词：人工智能 机器学习 机器人情感获得 发展综述

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1003-9082 （2017） 04-0234-01

引言

人类自从工业革命结束之后，就已然开始了对人工智能的探索，究其本质，实际上就是对人的思维进行模仿，以此代替人类工作。人工智能的探索最早可以追溯到图灵时期，那时图灵就希望未来的智能系统能够像人一样思考。在20世纪五十年代，人工智能被首次确定为一个新兴的学科，并吸引了大批的学者投入到该领域的研究当中。经过长时间的探索和尝试，人工智能的许多重要基本理论已经形成，如模式识别、特征表示与推理、机器学习的相关理论和算法等等。进入二十一世纪以来，随着深度学习与卷积神经网络的发展，人工智能再一次成为研究热点。人工智能技术与基因过程、纳米科学并列为二十一世纪的三大尖端技术， 并且人工智能涉及的学科多，社会应用广泛，对其原理和本质的理解也更为复杂。 一、人工智能的发展历程

回顾人工智能的产生与发展过程 ，可以将其分为：初期形成阶段，综合发展阶段和应用阶段。

1.初期形成阶段

人工智能这一思想最早的提出是基于对人脑神经元模型的抽象。其早期工作被认为是由美国的神经学家和控制论学者 Warren McCulloch与Walter Pitts共同完成的。在1951年，两名普林斯顿大学的研究生制造出了第一台人工神经元计算机。而其真正作为一个新的概念被提出是在1956年举行的达茅斯会议上。由麦卡锡提议并正式采用了“人工智能”（Artificial Intelligence）砻枋稣庖谎芯咳绾斡没器来模拟人类智能的新兴学科。1969年的国际人工智能联合会议标志着人工智能得到了国际的认可。至此，人工智能这一概念初步形成，也逐渐吸引了从事数学、生物、计算机、神经科学等相关学科的学者参与该领域的研究。

2.综合发展阶段

1.7 7年， 费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上正式提出了“知识工程”这一概念。而后其对应的专家系统得到发展，许多智能系统纷纷被推出，并应用到了人类生活的方方面面。20世纪80年代以来，专家系统逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展。大型专家系统开发采用了多种人工智能语言、多种知识表示方法、多种推理机制和多种控制策略相结合的方式， 并开始运用各种专家系统外壳、专家系统开发工具和专家系统开发环境等等。在专家系统的发展过程中，人工智能得到了较为系统和全面的综合发展，并能够在一些具体的任务中接近甚至超过人类专家的水平。

3.应用阶段

进入二十一世纪以后，由于深度人工神经网络的提出，并在图像分类与识别的任务上远远超过了传统的方法，人工智能掀起了前所未有的。2006年，由加拿大多伦多大学的Geoffery Hinton及其学生在《Science》杂志上发表文章，其中首次提到了深度学习这一思想，实现对数据的分级表达，降低了经典神经网络的训练难度。并随后提出了如深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN），以及区域卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network， R-CNN），等等新的网络训练结构，使得训练和测试的效率得到大幅提升，识别准确率也显著提高。

二、人工智能核心技术

人工智能由于其涉及的领域较多，内容复杂，因此在不同的应用场景涉及到许多核心技术，这其中如专家系统、机器学习、模式识别、人工神经网络等是最重要也是发展较为完善的几个核心技术。

1.专家系统

专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。对专家系统的研究，是人工智能中开展得较为全面、系统且已经取得广泛应用的技术。许多成熟而先进的专家系统已经被应用在如医疗诊断、地质勘测、文化教育等方面。

2.机器学习

机器学习是一个让计算机在非精确编程下进行活动的科学，也就是机器自己获取知识。起初，机器学习被大量应用在图像识别等学习任务中，后来，机器学习不再限于识别字符、图像中的某个目标，而是将其应用到机器人、基因数据的分析甚至是金融市场的预测中。在机器学习的发展过程中，先后诞生了如凸优化、核方法、支持向量机、Boosting算法等等一系列经典的机器学习方法和理论。机器学习也是人工智能研究中最为重要的核心方向。

3.模式识别

模式识别是研究如何使机器具有感知能力 ，主要研究图像和语音等的识别。其经典算法包括如k-means，主成分分析（PCA），贝叶斯分类器等等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的基于统计学习的识别方法。图形识别方面例如识别各种印刷体和某些手写体文字，识别指纹、癌细胞等技术已经进入实际应用。语音识别主要研究各种语音信号的分类，和自然语言理解等等。模式识别技术是人工智能的一大应用领域，其非常热门的如人脸识别、手势识别等等对人们的生活有着十分直接的影响。

4.人工神经网络

人工神经网络是在研究人脑的结构中得到启发， 试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。而近年来发展的深度卷积神经网络（Convolutional neural networks， CNNs）具有更复杂的网络结构，与经典的机器学习算法相比在大数据的训练下有着更强的特征学习和表达能力。含有多个隐含层的神经网络能够对输入原始数据有更抽象喝更本质的表述，从而有利于解决特征可视化以及分类问题。另外，通过实现“逐层初始化”这一方法，实现对输入数据的分级表达，可以有效降低神经网络的训练难度。目前的神经网络在图像识别任务中取得了十分明显的进展，基于CNN的图像识别技术也一直是学术界与工业界一致追捧的热点。

三、机器人情感获得

1.智能C器人现状

目前智能机器人的研究还主要基于智能控制技术，通过预先定义好的机器人行动规则，编程实现复杂的自动控制，完成机器人的移动过程。而人类进行动作、行为的学习主要是通过模仿及与环境的交互。从这个意义上说，目前智能机器人还不具有类脑的多模态感知及基于感知信息的类脑自主决策能力。在运动机制方面，目前几乎所有的智能机器人都不具备类人的外周神经系统，其灵活性和自适应性与人类运动系统还具有较大差距。

2.机器人情感获得的可能性

人脑是在与外界永不停息的交互中，在高度发达的神经系统的处理下获得情感。智能机器人在不断的机器学习和大数据处理中，中枢处理系统不断地自我更新、升级，便具备了获得情感的可能性及几率。不断地更新、升级的过程类似于生物的进化历程，也就是说，智能机器人有充分的可能性获得与人类同等丰富的情感世界。

3.机器人获得情感的利弊

机器人获得情感在理论可行的情况下，伴之而来的利弊则众说纷纭。一方面，拥有丰富情感世界的机器人可以带来更多人性化的服务，人机合作也可进行地更加深入，可以为人类带来更为逼真的体验和享受。人类或可与智能机器人携手共创一个和谐世界。但是另一方面，在机器人获得情感时，机器人是否能彻底贯彻人类命令及协议的担忧也迎面而来。

4.规避机器人情感获得的风险

规避智能机器人获得情感的风险应预备强制措施。首先要设计完备的智能机器人情感协议，将威胁泯灭于未然。其次，应控制智能机器人的能源获得，以限制其自主活动的能力，杜绝其建立独立体系的可能。最后，要掌控核心武器，必要时强行停止运行、回收、甚至销毁智能机器人。

三、总结

本文梳理了人工智能的发展历程与核心技术，可以毋庸置疑地说，人工智能具有极其广阔的应用前景，但也伴随着极大的风险。回顾其发展历程，我们有理由充分相信，在未来人工智能的技术会不断完善，难题会被攻克。作为世界上最热门的领域之一，在合理有效规避其风险的同时，获得情感的智能机器人会造福人类，并极大地帮助人们的社会生活。

参考文献

[1]韩晔彤.人工智能技术发展及应用研究综述[J].电子制作，2016，（12）：95.

[2]曾毅，刘成林，谭铁牛.类脑智能研究的回顾与展望[J].计算机学报，2016，（01）：212-222.

[3]张越.人工智能综述：让机器像人类一样思考

第2篇：卷积神经网络可视化范文

治疗糖尿病有新招 肠内细胞“动手脚”

日前，伦敦大学学院附属医院（University College Hospital）的医生们尝试利用一种全新理念来治疗Ⅱ型糖尿病，以期望能让患者们将大大小小的药瓶“锁起来”，彻底摆脱对治疗药物的依赖。这种疗法的聚焦点在肠的内壁。医生将一头带有放了气的硅胶气球的细管顺患者咽喉插入，直达用于消化食物的十二指肠，然后为气球充气并注入热水。这样一来，球体压迫十二指肠，表面的温度就会将周围的组织烧掉，整个过程需要90分钟。这一方法被称为消融（ablation），它可以将十二指肠内的异常细胞温和地烧掉，促进新细胞生长，以便更好地代谢葡萄糖和糖，让血糖含量下降，改善血液循环，从而降低中风、心脏病等糖尿病并发症出现的概率。 （编译自“每日邮报”网站）

烟蒂不再随手弃 变脸“建材”更有利

吸烟剩下的烟蒂最终的命运往往逃不过一个“扔”字，由于其生物降解性差，一般需要很多年才能分解，而且当中带有的各种重金属还会污染土壤和水源。但最近澳大利亚的科学家利用先进技术将这一弃料变成了建筑用的“烧制黏土砖”，为烟蒂的处理找到了一条实用的解决方法。据统计，每年全世界会生产6兆支香烟，这也就意味着会有120万吨的烟蒂沦为垃圾需要处理。到2025年，随着世界人口的增长，烟蒂的数量将会提高50%，应当引起人们的足够重视。据专家说，用烟蒂制作的新型砖材不仅质量轻，而且绝缘性能好，成本低。因此，这一环保技术的应用无疑为城市的垃圾处理以及建筑材料的使用减轻了压力。 （编译自“科学前哨战”网站）

希腊圣贤墓成谜 考古线索来破题

古希腊哲学圣贤亚里士多德在西方思想文明发展史中占据着重要地位，受世人景仰，但两千多年过去了，他魂归何处，墓在哪方一直是未解之谜。就在纪念亚里士多德诞生2400年之际，一位来自希腊的考古学家宣称，经过20多年的挖掘，他认为这位哲学家极有可能埋在古村斯坦吉拉（Stagira），而这也正是亚里士多德的出生地。虽然这位考古学家没有确凿的证据，但是他已经找到了古文献中记载的祭坛以及通往坟墓的道路。亚里士多德从雅典出逃并得胃病而亡，过去学者都认为其死后埋于距离斯坦吉拉300英里的哈里西斯（Chalcis），但最近的线索却颠覆了以往的推断，并很有希望最终揭秘。

（编译自“科学前哨战”网站）

一天旅行体力佳 不断越国整“一打”

来自英国利兹的39岁的亚当・莱顿（Adam Leyton）日前在24小时之内创下了到达12个国家的新的世界纪录。他于早晨7：01时从德国的佩尔途径卢森堡、法国、比利时、荷兰等国，最终到达奥地利。而在规定时间内，他还必须跑步完成最后的两公里。作为一名三个孩子的父亲，他也是蛮拼的，但1000英镑的爱心家庭慈善筹款也算是对他努力坚持的回报。莱顿的线路选择以及旅行方式都是他精心设计的。之所以选择佩尔作为出发地，是因为它与卢森堡仅一河之隔，可极大节省时间。之后的行程他不断根据路线需要搭乘飞机、火车等交通工具，利用乘坐间隙小憩片刻，恢复精力。而像语言隔阂、临时突发状况等也为他的旅程添加了不少花絮。 （编译自“每日邮报”网站）

重新认识人类路盲 科学揭示大脑“导航”

美国斯坦福大学的研究团队近日揭示了大脑如何作为一个网络系统，通过将目的地进行视觉化，来让我们从一个地方到达另外一地。研究人员让志愿者共处一个虚拟的环境，同时对他们用核磁共振成像进行脑部扫描，利用“认路”的实验对大脑活动进行观测。结果发现，他们的脑前额皮质和负责方向的海马较为活跃。研究人员认为是前额皮质在大脑海马中创建了“目标终点”。一旦这一信息被编码，大脑新皮层的其他区域就会进行协调来帮助大脑进行可视化，从而选择道路到达目的地。这表明海马在某种程度上是通过表现未来目标以及当前位置的状态来进行位置导航的。该研究成果发表在近期的《科学》上。据此，或许我们对于路盲的认识与研究能有一个新的突破。 （编译自“每日邮报”网站）

机器人“拟人”程度深 体验痛感更逼真

随着机器人制造水平的不断精进，它在形态上也越来越趋近人类。如今，来自德国汉诺威大学的科学家们将赋予其难以想象的另一项人类品质：感觉疼痛。研究人员表示，疼痛是一种保护系统，它可以帮助我们免受伤害。因此，他们正在发明一种“人造神经系统”来完善机器人，包括痛源感应和感后行为两方面。科学家将感应器放在机器人手臂上，并使用“机器人组织”（robot tissue）来决定痛感的程度，当痛感较轻时，机器人会慢慢回缩；而当痛感较重时，它就会进入锁定模式，直到它得到人类操作者的帮助。科学家坦言，保证人类安全也同样重要。在未来的时间里，人类会更多地与机器人一同工作，让机器人体验疼痛也可以提醒其周围的人们。

（编译自“科学前哨战”网站）

逃离屏幕困扰 新技术识别眼镜发挥功效

科技的发展让许多现代人都沉溺于指尖上的信息获取，并将眼睛定格于屏幕上不能自拔。与此同时欲将人们拉回健康状态的各种发明也应运而生。28岁的齐诺・金（Chino Kim）创造了一种名为“屏幕者”（Screeners）的眼镜，可以让眼球摆脱被“锁屏”的困扰。这种独特的眼镜由智能膜做成，通电时这种不透明的塑料会变得清晰。使用者佩戴在头部时，摄像头就会将看到的图像传到卷积神经网络（convolutional neural network）来分辨见到的事物。当摄像头检测到所看为屏幕时，它就会触发控制器来切断眼睛上智能膜的电源，从而使其变得模糊。齐诺・金表示他是在利用计算机视觉来对抗计算机视觉综合征（Computer Vision Syndrome）。

（编译自Oddity Central网站）

食品创意口味不轻 巧克力中掺有“荤腥”

巧克力和牛肉，这两种原本并不搭界的食材如今在新西兰食品工程师穆斯塔法・法楼克（Mustafa Farouk）的手中被不可思议地揉捏在一起，形成一种口味新奇的创意食品。这种“古怪”想法的产生来源于其想增添牛肉的营养价值，而巧克力不仅作为甜品深受喜爱，而且还可使牛肉含有更多的蛋白质以及其他营养成分。法楼克将割下的牛后腿瘦肉制成所谓的 “巧克力奶油”，虽然已经不是传统意义上的巧克力，但是浓郁的可可香取代了肉味。尽管人们起初还对这种含有50%牛肉的新鲜事物存有些许不安，但品尝过后就会被浓郁的巧克力味所吸引。而这只是法楼克“疯狂”实验的一部分，接下来他还将考虑羊肉和鹿肉，是否也能有同样的效果。 （编译自Oddity Central网站）

DNA中“做文章” 花儿不败总绽放