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人工智能机器学习神经网络深度神经网络之间的关系是什么?

  人工智能,顾名思义ArtificialIntelligence,缩写是大家熟知的AI。是让计算机具备人类拥有的能力——感知、学习、记忆、推理、决策等。细分的话,机器感知包括机器视觉、NLP,学习有模式识别、机器学习、增强学习、迁移学习等,记忆如知识表示,决策包括规划、数据挖掘、专家系统等。上述划分可能会有一定逻辑上的重叠,但更利于大家理解。

  其中,机器学习(MachineLearning,ML)逐渐成为热门学科,主要目的是设计和分析一些学习算法,让计算机从数据中获得一些决策函数,从而可以帮助人们解决一些特定任务,提高效率。它的研究领域涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

  神经网络,主要指人工神经网络(ArtificialNeural Network,ANN),是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。通过模拟人类神经网络的结构和功能,由大量“神经元”构成了一个复杂的神经网络,模拟神经元的刺激和抑制的过程,最终完成复杂运算。

  深度神经网络,大家可以理解为更加复杂的神经网络,随着深度学习的快速发展,它已经超越了传统的多层感知机神经网络,而拥有对空间结构进行处理(卷积神经网络)和时间序列进行处理(递归神经网络)的能力。

  所以上面的四种概念中,人工智能是最宽泛的概念,机器学习是其中最重要的学科,神经网络是机器学习的一种方式,而深度神经网络是神经网络的加强版。记住这个即可。

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