智能机器人技术
一、深度学习算法的概念
深度学习算法是一项类似于人类思维模式的深度计算模式，其能够有效模拟人类大脑的各种思考机制并以此来完善智能机器人的内部结构，从而帮助机器人形成一种拟人化的思维模式。简单来说，深度学习算法就是帮助智能机器人能够实现主动学习和进步的一种计算模式。其在智能机器人中的应用属于一个由浅到深的前进过程，从最初的简单特性学习到最后的抽象思维学习，最终针对各项数据的不同表达形式将结果呈现出来。
深度学习算法在智能机器人中的应用，是一种依靠数据来完成的机器人学习方式，其数据类型和内容多种多样且能够根据当前机器人工作内容的实际需要进行不同类型的编制。而总体来说，深度学习算法则是在当前智能协作机器人发展过程中一项非常先进的研发技术，其能够有效提升智能机器人的信号传递效率，优化智能机器人的信号处理结果，同时能够帮助智能机器人实现自主学习能力的拓展和跨越，使得智能机器人能够形成群体并相互分享其学习内容，有效省略了智能机器人群体工作中的编程需要，对实现未来智能机器人技术的跨越式进步有着非常重要的意义。
比如：随机森林算法 Random Forest
随机森林算法（Random Forest）的名称由 1995 年由贝尔实验室提出的random decision forests 而来，正如它的名字所说的那样，随机森林可以看作一个决策树的集合。
随机森林中每棵决策树估计一个分类，这个过程称为“投票（vote）”。理想情况下，我们根据每棵决策树的每个投票，选择最多投票的分类。
比如：降维算法 Dimensional Reduction
在机器学习和统计学领域，降维是指在限定条件下，降低随机变量个数，得到一组“不相关”主变量的过程，并可进一步细分为特征选择和特征提取两大方法。
一些数据集可能包含许多难以处理的变量。特别是资源丰富的情况下，系统中的数据将非常详细。在这种情况下，数据集可能包含数千个变量，其中大多数变量也可能是不必要的。在这种情况下，几乎不可能确定对我们的预测影响最大的变量。此时，我们需要使用降维算法，降维的过程中也可能需要用到其他算法，例如借用随机森林，决策树来识别最重要的变量。
比如：朴素贝叶斯算法 Naive Bayes
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）基于概率论的贝叶斯定理，应用非常广泛，从文本分类、垃圾邮件过滤器、医疗诊断等等。朴素贝叶斯适用于特征之间的相互独立的场景，例如利用花瓣的长度和宽度来预测花的类型。“朴素”的内涵可以理解为特征和特征之间独立性强。与朴素贝叶斯算法密切相关的一个概念是最大似然估计(Maximum likelihood estimation)，历史上大部分的最大似然估计理论也都是在贝叶斯统计中得到大发展。例如，建立人口身高模型，很难有人力与物力去统计全国每个人的身高，但是可以通过采样，获取部分人的身高，然后通过最大似然估计来获取分布的均值与方差。
深度学习算法在智能协作机器人中的应用对推动智能协作机器人的分析模式、学习能力进步发挥了非常重要的作用，对提升智能协作机器人的智能化、拟人化程度发挥了非常重要的作用。而在未来智能协作机器人的发展过程中，其必将伴随其他跨领域技术的应用使得其学习能力进一步提升，促使智能协作机器人的指令执行能力、协调配合能力得到更加有效地提高
深度学习有许多方向、框架，比较多技术小编在这里就简单介绍几个！还想了解有关AI技术可以评论留言哦！