12、深度学习在机器人技术中的应用

深度学习在机器人技术中的应用

1. 深度学习简介

现代文明的大部分领域都由机器学习驱动，如社交网络的信息过滤、电商网站的商品推荐，以及相机和智能手机等消费电子产品。机器学习中的深度学习（DL）正日益普及，其主要目标是生成优化输出，以解决人工智能高效结果的难题。

深度学习能够识别高维数据中的复杂结构，因此在科学、商业和政府等众多领域都有广泛应用。它在语音识别、图像识别、药物分子活性预测、大脑电路重建等方面都取得了突破。深度学习系统由深度人工神经网络组成，通过多个处理层来识别和提取大量数据中的模式和特征。每一层从输入中提取概念，并由后续层进行扩展，随着复杂度的增加，学习到的概念变得更加通用。

深度学习有不同类型的神经网络模型，用于执行不同的任务：
- 卷积神经网络（CNNs） ：常用于图像识别和分类，如场景标记、实体识别、人脸识别等。卷积层是特征提取的第一步，通过学习小方块输入数据的独特特征来维持像素之间的关系。
- 循环神经网络（RNNs） ：用于语音检测和自然语言处理，基于人类大脑神经元的网络和激发概念。它可以识别序列数据中的模式，如口语、手写、文本、基因组序列等。RNN为神经元提供了记忆状态，用于计算。

深度学习算法可以评估交易数据，识别欺诈或其他非法行为的风险趋势。它还在金融、医疗、情感分析、个性化推荐和欺诈检测等领域有广泛应用。

2. 机器人技术

机器人技术是工程和计算机科学的综合领域，其主要目标是创建能够支持和协助人类的设备。机器人可以有多种形式，有些设计成类似人类的形状，以帮助人类接受它们执行传统人类任务。每个机