1、“.....通过增加神经网络的层数可以更有效的提高神经网络的识别与表达能力。深度学习的本质是计算观测数据的分层特征与表，梁苗苗基于深度学习的智能聊天机器人的研究浙江浙江理工大学，张明，桂凯基于深度学基于深度学习的机器人应用研究论文原稿学习知识，深度学习技术将得到更快速有效的发展。随着机器人在动作识别语音识别情感识别中进行深度学习，机器人将工业服务家庭服务航空航天等方面的能力都得到了提高，同时机器人在具体工作过程中的动作准确度实时性执行力，指令执行能力以及机器组群之间的协作配合能力得到了提高......”。

2、“.....还是德国的工业战略以及中国制造，机器人技术作为信息化社会的新兴产业和先进制造业的支撑技术，将对未来服务制造业和社会发展起着越来越重要的作用。随着计算机运算能力的提高以及算法的进化别传统的机器人般只进行简单的重复工作，其在工作过程中不需要了解所处的工作环境及环境变化，所做出的操作与流程和环境没有直接关联。基于深度学习的机器人应用研究论文原稿。摘要为了改变传统机器人动作固定，应变能力欠缺等问题......”。

3、“.....为不断提高聊天的有效和准确性，需对聊天的过程与内容进行评价，评价的决策过程包括响应时间语气状态应对策略流畅度和奖励函数等多个指标。其中奖励函数是个核心的指标，作为最重要理后，输出中间结果，中间结果通过普通神经网络的处理输出机器人当前的决策网络输出计划动作，机器人机械部分驱动电机马达完成相应动作，环境接受到当前动作后，通过对照动作效果和状态给出相应的奖励数值，从而对决策网络进行更新并将改变后的状态反馈至系统，如此产生个决策循环。意义的。奖励函数主要评判对话过程中的信息产生速度回复内容的相关度词句情绪避免尴尬等方面......”。

4、“.....其在工作过程中不需要了解所处的工作环境及环境变化，所做出的操作与流程和环境没有直接关联。随着深度学习在对人类语器人视觉和语音识别人机交互和动作控制等方面取得了许多突破性的进展，广泛地引入深度学习技术将是未来机器人发展的必然趋势。基于深度学习技术的聊天机器人的深度学习过程是利用两个机器人相互的对话交流来模拟人类的聊天过程。为不断提高聊天的有效和准确性，需对聊天的过程与内容器人的有机结合能设计出具有高工作效率高实时性高精确度的智能机器人。本文简单介绍了传统机器人技术特点深度学习技术的模型与算法......”。

5、“.....并对机器人的发展提出了些建议。关键词深度学习聊天机器人场景识别运动基于深度学习的机器人应用研究论文原稿于深度学习的机器人应用研究论文原稿。随着深度学习在对人类语言理解常用词组向量表示语气情感分析机器翻译以及中文專业术语领域的应用，聊天机器人的关键技术得以突破。基于浓度学习的聊天机器人区别于检索式的专家系统聊天机器人，它的聊天内容迁移性与泛化性更佳。动作完成后，进入下个动作，动作序列都是严格编排的，如果前个操作有问题或者环境发生改变，那么整个操作流程都会错乱中断......”。

6、“.....工作对象通过机器人传感摄像头拍摄后，形成像素级别的图像完成原始图像的采集，多步卷积神经网络系统对图像进行，梁苗苗基于深度学习的智能聊天机器人的研究浙江浙江理工大理解常用词组向量表示语气情感分析机器翻译以及中文專业术语领域的应用，聊天机器人的关键技术得以突破。基于浓度学习的聊天机器人区别于检索式的专家系统聊天机器人，它的聊天内容迁移性与泛化性更佳。深度学习机器人的运动控制传统的工业控制型机器人每个阶段的操作都是固定的，每行评价，评价的决策过程包括响应时间语气状态应对策略流畅度和奖励函数等多个指标。其中奖励函数是个核心的指标......”。

7、“.....当每次出现无效的或不准确的回答时，系统根据程度将给出相应的惩罚。最终，聊天系统在对话流畅的前提下，保证整个对话过程中的回复都是准确的制中图分类号文献标识码文章编号引言无论是美国的制造业复兴计划，还是德国的工业战略以及中国制造，机器人技术作为信息化社会的新兴产业和先进制造业的支撑技术，将对未来服务制造业和社会发展起着越来越重要的作用。随着计算机运算能力的提高以及算法的进化，深度学习技术在，张明，桂凯基于深度学习的室内场景识别的研究现代计算机，潘与维，柳隽琰，罗伊杭，等基于和深度学习的助老机器人动作识别系统设计电子测试，......”。

8、“.....应变能力欠缺等问题，深度学习已经被逐渐引入到智能机器人技术当中。深度学习技术与基于深度学习的机器人应用研究论文原稿作配合能力得到了提高。深度学习技术在机器人中的应用将是未来科技界的大核心技术。参考文獻化定奇机器人产业及其关键材料的现状及趋势新材料产业，其中高层特征因子由低层得到。深度学习是种深层交互的非线性网络结构，通过复杂函数的逼近算法，总结数据集的本质特征。基于深度学习的机器人应用研究论文原稿。结语随着大数据云计算技术的快速发展，未来机器人能更有效的利用云平台更好地存储资源和自主学习，通过数量庞大的的室内场景识别的研究现代计算机......”。

9、“.....柳隽琰，罗伊杭，等基于和深度学习的助老机器人动作识别系统设计电子测试，。深度学习模型深度学习架构模型的特点可归纳为两点深度学习的人工神经网络必须具有多层神经网络的隐含层，多层隐含层的神经网络通过学习后所得到度学习技术在机器人中的应用将是未来科技界的大核心技术。参考文獻化定奇机器人产业及其关键材料的现状及趋势新材料产业深度学习技术在机器人视觉和语音识别人机交互和动作控制等方面取得了许多突破性的进展，广泛地引入深度学习技术将是未来机器人发展的必然趋势。结语随着大数据云计算技术的快速发展，未来机器人能更有效的利用云平台更好地存储资源和自主学习......”。