docx文档 清华大学张钹院士-题为“模式识别面临的挑战”的报告

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摘要:清华大学张钹院士做了题为“模式识别面临的挑战”的报告。在报告中,张老师列举和分析了在深度学习背景下模式识别领域所取得的新突破与新进展,同时也指出了当前模式识别中存在的问题和局限,并用一些实例形象生动地进行了展示和介绍。同时,张老师从人工智能方法论的角度出发,结合自己的具体工作,从理论和实践上深入分析了造成这些问题背后的深层原因。最后,针对当前模式识别中存在的主要问题,张老师不仅给出了一系列建议与解决方案,也介绍了关于这些问题的一些具体工作和进展。在报告开始,张老师首先指出模式识别是深度学习的最大受益者,并列举了深度学习在模式识别问题中的成功应用与取得的重大突破,例如图像识别(2015年12月17日在ImageNet图像库上,微软图像识别系统的误识率低于人类:人类:5.1%,机器:4.94%)、语音识别(百度的中文语音单句的误识率低于人类:人类:4.0%,机器:3.7%)、计算机围棋程序(AlphaGo2015年10月至今围棋程序实现三级跳)等。接下来,张老师着重解释了为什么围棋程序AlphaGo属于模式识别问题。在AlphaGo之前,围棋程序面临的主要问题是棋局状态的描述以及评价函数的定义。过去有人想出用电场的方式描述棋局,大都采用人工的方式定义评价函数,但这些方法取得的结果都不理想,得到的围棋程序只达业余水平。而AlphaGo只花了两年时间就实现三级跳,从业余到专业又到世界冠军,后来又大大超过世界冠军,最主要的创新就是把围棋盘面的描述、评价和决策问题作为模式识别问题来处理。AlphaGo采用了分辨率仅为的黑白图像来描述棋局状态,使其可以很容易地被计算机

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